Impact of sociodemographic characteristics of applicants in multiple mini-interviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple mini-interviews (MMI) are commonly used for medical school admission. This study aimed to assess if sociodemographic characteristics are associated with MMI performance, and how they may act as barriers or enablers to communication in MMI. METHODS: This mixed-method study combined data from a sociodemographic questionnaire, MMI scores, semi-structured interviews and focus groups with applicants and assessors. Quantitative and qualitative data were analyzed using multiple linear regression and a thematic framework analysis. RESULTS: 0.086) demonstrated that being age 25-29 (β = 0.11, p = 0.001), female and a French-speaker (β = 0.22, p = 0.003) were associated with better MMI scores. Having an Asian-born parent was associated with a lower score (β = -0.12, p < 0.001). Candidates reporting a higher family income had higher MMI scores. In the qualitative data, participants discussed how maturity and financial support improved life experiences, how language could act as a barrier, and how ethnocultural differences could lead to misunderstandings. CONCLUSION: Age, gender, ethnicity, socioeconomic status and language seem to be associated with applicants' MMI scores because of perceived differences in communications skills and life experiences. Monitoring this association may provide guidance to improve fairness of MMI stations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».