Facilitating admissions of diverse students: A six-point, evidence-informed framework for pipeline and program development
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Several national level calls have encouraged reconsideration of diversity issues in medical education. Particular interest has been placed on admissions, as decisions made here shape the nature of the future physician workforce. Critical analysis of current practices paired with evidence-informed policies may counter some of the barriers impeding access for underrepresented groups. METHODS: We present a framework for diversity-related program development and evaluation grounded within a knowledge translation framework, and supported by the initiation of longitudinal collection of diversity-related data. We provide an illustrative case study for each component of the framework. Descriptive analyses are presented of pre/post intervention diversity metrics if applicable and available. RESULTS: The framework's focal points are: 1) data-driven identification of underrepresented groups, 2) pipeline development and targeted recruitment, 3) ensuring an inclusive process, 4) ensuring inclusive assessment, 5) ensuring inclusive selection, and 6) iterative use of diversity-related data. Case studies ranged from wording changes on admissions websites to the establishment of educational and administrative offices addressing needs of underrepresented populations. CONCLUSIONS: We propose that diversity-related data must be collected on a variety of markers, developed in partnership with stakeholders who are most likely to facilitate implementation of best practices and new policies. These data can facilitate the design, implementation, and evaluation of evidence-informed diversity initiatives and provide a structure for continued investigation into 'interventions' supporting diversity-related initiatives.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,173 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,022 |
| Communication savante | 0,017 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».