Self-assessment differences between genders in a low-stakes objective structured clinical examination (OSCE)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Physicians and medical students are generally poor-self assessors. Research suggests that this inaccuracy in self-assessment differs by gender among medical students whereby females underestimate their performance compared to their male counterparts. However, whether this gender difference in self-assessment is observable in low-stakes scenarios remains unclear. Our study's objective was to determine whether self-assessment differed between male and female medical students when compared to peer-assessment in a low-stakes objective structured clinical examination. RESULTS: Thirty-three (15 males, 18 females) third-year students participated in a 5-station mock objective structured clinical examination. Trained fourth-year student examiners scored their performance on a 6-point Likert-type global rating scale. Examinees also scored themselves using the same scale. To examine gender differences in medical students' self-assessment abilities, mean self-assessment global rating scores were compared with peer-assessment global rating scores using an independent samples t test. Overall, female students' self-assessment scores were significantly lower compared to peer-assessment (p < 0.001), whereas no significant difference was found between self- and peer-assessment scores for male examinees (p = 0.228). This study provides further evidence that underestimation in self-assessment among females is observable even in a low-stakes formative objective structured clinical examination facilitated by fellow medical students.
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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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».