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Enregistrement W2900394249 · doi:10.5435/jaaos-d-17-00868

Inappropriate Questions Asked of Female Orthopaedic Surgery Applicants From 1971 to 2015: A Cross-sectional Study

2018· article· en· W2900394249 sur OpenAlexaff
Daniel D. Bohl, Stephanie E. Iantorno, Monica Kogan

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensObject Research Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineInterviewCross-sectional study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The Civil Rights Act prohibits employers from making employment decisions based on sex, race, color, religion, or national origin. Questions regarding these topics during a residency interview are therefore prohibited. METHODS: A questionnaire was sent to all female orthopaedic surgeons who had an e-mail address in the American Academy of Orthopaedic Surgeons directory. Participants were asked to describe what, if any, inappropriate questions they were asked during interviews. RESULTS: Four hundred eighty-eight of 997 invited female orthopaedic surgeons completed the questionnaire (48.9%). Their residency interviews took place from 1971 to 2015. Overall, 61.7% of participants were asked an inappropriate question during an interview. This proportion neither increased nor decreased from 1971 to 2015 (P = 0.315). The most common themes of questions included "raising children during residency" (37.9%), "marital status" (32.4%), and "pregnancy during residency" (29.7%). Of those who were asked an inappropriate question, only 1.4% reported the inappropriate question to authorities. DISCUSSION: The present study suggests that over half of female applicants have been asked inappropriate questions at orthopaedic surgery residency interviews, and that there has been no improvement in that percentage over nearly five decades. It is the responsibility those interviewing to be aware of this issue and to be in compliance with national guidelines. LEVEL OF EVIDENCE: Level IV.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,313 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineIncitatifs
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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