MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2760780431 · doi:10.1186/s12916-017-0943-0

A randomised trial of the influence of racial stereotype bias on examiners’ scores, feedback and recollections in undergraduate clinical exams

2017· article· en· W2760780431 sur OpenAlex
Peter Yeates, Katherine Woolf, E W Benbow, Ben Davies, Mairhead Boohan, Kevin W. Eva

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMC Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAcademy of Medical Sciences
Mots-clésStereotype (UML)Stereotype threatEthnic groupMedicineWhite (mutation)Confidence intervalPsychologySocial psychologyClinical psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Asian medical students and doctors receive lower scores on average than their white counterparts in examinations in the UK and internationally (a phenomenon known as "differential attainment"). This could be due to examiner bias or to social, psychological or cultural influences on learning or performance. We investigated whether students' scores or feedback show influence of ethnicity-related bias; whether examiners unconsciously bring to mind (activate) stereotypes when judging Asian students' performance; whether activation depends on the stereotypicality of students' performances; and whether stereotypes influence examiner memories of performances. METHODS: This is a randomised, double-blinded, controlled, Internet-based trial. We created near-identical videos of medical student performances on a simulated Objective Structured Clinical Exam using British Asian and white British actors. Examiners were randomly assigned to watch performances from white and Asian students that were either consistent or inconsistent with a previously described stereotype of Asian students' performance. We compared the two examiner groups in terms of the following: the scores and feedback they gave white and Asian students; how much the Asian stereotype was activated in their minds (response times to Asian-stereotypical vs neutral words in a lexical decision task); and whether the stereotype influenced memories of student performances (recognition rates for real vs invented stereotype-consistent vs stereotype-inconsistent phrases from one of the videos). RESULTS: Examiners responded to Asian-stereotypical words (716 ms, 95% confidence interval (CI) 702-731 ms) faster than neutral words (769 ms, 95% CI 753-786 ms, p < 0.001), suggesting Asian stereotypes were activated (or at least active) in examiners' minds. This occurred regardless of whether examiners observed stereotype-consistent or stereotype-inconsistent performances. Despite this stereotype activation, student ethnicity had no influence on examiners' scores; on the feedback examiners gave; or on examiners' memories for one performance. CONCLUSIONS: Examiner bias does not appear to explain the differential attainment of Asian students in UK medical schools. Efforts to ensure equality should focus on social, psychological and cultural factors that may disadvantage learning or performance in Asian and other minority ethnic students.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,183
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle