Multisource Feedback and Narrative Comments: Polarity, Specificity, Actionability, and CanMEDS Roles
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Multisource feedback is a questionnaire-based assessment tool that provides physicians with data about workplace behaviors and may combine numeric and narrative (free-text) comments. Little attention has been paid to wording of requests for comments, potentially limiting its utility to support physician performance. This study tested the phrasing of two different sets of questions. METHODS: Two sets of questions were tested with family physicians, medical and surgical specialists, and their medical colleague and coworker respondents. One set asked respondents to identify one thing the participant physician does well and one thing the physician could target for action. Set 2 questions asked what does the physician do well and what might the physician do to enhance practice. Resulting free-text comments provided by respondents were coded for polarity (positive, neutral, or negative), specificity (precision and detail), actionability (ability to use the feedback to direct future activity), and CanMEDS roles (competencies) and analyzed descriptively. RESULTS: Data for 222 physicians (111 physicians per set) were analyzed. A total of 1824 comments (8.2/physician) were submitted, with more comments from coworkers than medical colleagues. Set 1 yielded more comments and were more likely to be positive, semi specific, and very actionable than set 2. However, set 2 generated more very specific comments. Comments covered all CanMEDS roles with more comments for collaborator and leader roles. DISCUSSION: The wording of questions inviting free-text responses influences the volume and nature of the comments provided. Individuals designing multisource feedback tools should carefully consider wording of items soliciting narrative responses.
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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 | 0,027 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».