Evaluation of and Feedback for Academic Medicine Leaders: Developing and Implementing the Memorial Method
Notice bibliographique
Résumé
PROBLEM: Giving and receiving honest and helpful feedback for leadership development is a common challenge in all types of organizations but particularly in academic medicine. APPROACH: At Memorial University of Newfoundland, in 2014, a consensus emerged to develop a new method for evaluating the leadership performance of the discipline chairs, dean, and vice dean, and to provide these leaders with the evaluation results to help them improve their performance. The leaders responsible for developing and implementing this method (called the Memorial Method) decided to use a survey to obtain faculty members' perceptions about their leader's performance. Beginning in October 2014, a portion of several regular meetings of the discipline chairs with the dean and vice dean was used to develop the survey, by first discussing the broad dimensions of leadership performance, then discussing these dimensions in more detail and drafting specific questions. The resulting survey included 44 quantitative questions addressing eight leadership dimensions. In March-April 2015, the survey was administered electronically to full-time faculty members on a confidential basis. The results were compiled and reported to each discipline chair and to the dean and vice dean. OUTCOMES: In total, 144/249 faculty responded to the survey (response rate: 58%). For the various dimensions, individual chairs' mean scores ranged from 2.82 to 4.70, and overall mean scores ranged from 3.57 to 4.24. Psychometric properties of the survey suggested it was both reliable and valid. NEXT STEPS: The survey will be repeated, this time with part-time as well as full-time faculty included.
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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 | 0,156 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».