The Power of Subjectivity in the Assessment of Medical Trainees
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.
Notice bibliographique
Résumé
Objectivity in the assessment of students and trainees has been a hallmark of quality since the introduction of multiple-choice items in the 1960s. In medical education, this has extended to the structured examination of clinical skills and workplace-based assessment. Competency-based medical education, a pervasive movement that started roughly around the turn of the century, similarly calls for rigorous, objective assessment to ensure that all medical trainees meet standards to assure quality of health care. At the same time, measures of objectivity, such as reliability, have consistently shown disappointing results. This raises questions about the extent to which objectivity in such assessments can be ensured.In fact, the legitimacy of "objective" assessment of individual trainees, particularly in the clinical workplace, may be questioned. Workplaces are highly dynamic and ratings by observers are inherently subjective, as they are based on expert judgment, and experts do not always agree-for good, idiosyncratic, reasons. Thus, efforts to "objectify" these assessments may be problematically distorting the assessment process itself. In addition, "competence" must meet standards, but it is also context dependent.Educators are now arriving at the insight that subjective expert judgments by medical professionals are not only unavoidable but actually should be embraced as the core of assessment of medical trainees. This paper elaborates on the case for subjectivity in assessment.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle