Using Video-Conference Interviews in the Residency Application Process
Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: Video-conference interviews (VCIs) offer an opportunity for residency programs to decrease costs and streamline the experience of the interview process. In our recent article, “Residency Interviews in the 21st Century,” we outline several steps that programs can take to modernize their application process.1 Of these, we believe that VCI is the most underutilized. Multiple programs have introduced this modality of interviews with marked success. A urology program that randomized applicants to VCI or traditional on-site interviews found that both applicants and faculty favored using VCI as an adjunct to on-site interviews, and that using this approach resulted in applicants spending significantly less time away from school.2 Other studies have shown that using VCI saved both applicants and programs over $500 per applicant and that 80% of applicants felt it should be offered as an option.3,4 VCI has the opportunity to benefit all parties involved, yet its adoption has been slow and circumspect. While we recognize that implementing VCI is not without challenges or costs, other industries with similarly complex recruitment processes have implemented this modality successfully and with overall reduced recruitment costs. VCI can be implemented in a variety of ways based on program preference: as an alternative to on-site interviews, decoupling the interview and tour process; or as an adjunct to on-site interviews, reducing the number of applicants that are invited to travel on-site. Furthermore, it can help level the playing field for applicants of low socioeconomic status who cannot afford to travel to multiple interviews. While more research is needed to understand how to best implement this interview modality, we encourage the academic community to experiment and disseminate their institutional experience with this technology. VCI may be one of the most impactful ways to improve and modernize the residency application process. Eduardo Hariton, MD, MBAClinical fellow in obstetrics, gynecology, and reproductive biology, Department of Obstetrics and Gynecology, Massachusetts General Hospital, and Department of Obstetrics, Gynecology and Reproductive Biology, Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts; [email protected] Pietro Bortoletto, MDClinical fellow in obstetrics, gynecology, and reproductive biology, Department of Obstetrics and Gynecology, Massachusetts General Hospital, and Department of Obstetrics, Gynecology and Reproductive Biology, Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts. Nworah Ayogu, MD, MBAResident, Department of Internal Medicine, Columbia College of Physicians and Surgeons, New York, New York.
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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 | 0,018 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».