Virtual sorting hat <sup>™</sup> technology for the matching of candidates to residency training programs
Notice bibliographique
Résumé
Background The matching of medical students and trainees to appropriate training programmes poses many challenges, including financial cost and applicant stress. There are few studies that have examined alternatives to the current process of matching candidates to specialist training. Case reports from Hogwarts School of Witchcraft and Wizardry ™ have suggested that wearable technology may be used to assign individuals with particular sets of skills and virtues to an appropriate house. Methods Investigators developed a modified sorting hat in the form of an online, cross‐sectional survey. The virtual sorting hat was delivered to medical students at the National University of Ireland, Galway, and medical practitioners practising in the associated hospitals and communities. Pearson's chi‐square was used to demonstrate correlations between the allocation of participants to Hogwarts’ houses by virtual sorting hat technology and expressed higher specialist training preference. Results Virtual sorting hat technology, applied to medical undergraduates and postgraduates, allocated most participants to Hufflepuff ™ (44%) and Ravenclaw ™ (32%). Allocation to Gryffindor was associated with preference for surgery and allocation to Slytherin ™ with preference for psychiatry. Conclusion Virtual sorting hat technology requires significant refinement before application to medical muggles ™ .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».