Objective Predictors of Grit, Self-Control, and Conscientiousness in Orthopaedic Surgery Residency Applicants
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The purpose of this study was to identify objective predictors of grit, self-control, and conscientiousness in orthopaedic surgery residency applicants. METHODS: The following attributes were assessed in 455 applicants: grit, self-control, conscientiousness, consistency of interest, perseverance of effort, and ambition. These measures were correlated with standard, objective demographics obtained during the application process. RESULTS: Alpha Omega Alpha status, additional degrees, and number of publications did not predict any of the studied attributes. Grit increased with age (P < 0.001) but decreased with increasing board scores (P = 0.004). Former collegiate athletes demonstrated greater grit (P < 0.001), consistency of interest (P = 0.007), perseverance (P = 0.006), and self-control (P = 0.019). Female applicants demonstrated more grit (P = 0.044), consistency of interest (P = 0.003), and conscientiousness (P = 0.029) than males. Applicants with military experience had increased ambition (P = 0.033) and conscientiousness (P = 0.001). CONCLUSION: Overall, orthopaedics applicants possess increased grit compared with the general public, and a number of objective variables reliably predicted the studied attributes. LEVEL OF EVIDENCE: Level III, Cross-sectional study.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».