A Reflection Upon the Impact of Early 21st-Century Technological Innovations on Medical School Admissions
Notice bibliographique
Résumé
The authors describe influences associated with the incorporation of modern technologies into medical school admissions processes. Their purpose is not to critique or support specific technologies but, rather, to prompt reflection on the evolution that is afoot. Technology is now integral to the administration of multiple admissions tools, including the Medical College Admission Test, situational judgment tests, and standardized video interviews. Consequently, today's admissions landscape is transforming into an online, globally interconnected marketplace for health professions admissions tools. Academic capitalism and distance-based technologies combine to enable global marketing and dissemination of admissions tests beyond the national jurisdictions in which they are designed. As predicted by disruptive business theory, they are becoming key drivers of transformative change. The seeds of technological disruption are present now rather than something to be wary of in the future. The authors reflect on this transformation and the need for tailoring test modifications to address issues of medical student diversity and social responsibility. They comment on the online assessment of applicants' personal competencies and the potential detriments if this method were to replace admissions methods involving human contact, thanks to the ease with which institutions can implement them without cost to themselves and without adequate consideration of measurement utility or contextual appropriateness. The authors advocate for socially responsible academic capitalism within this interconnected admissions marketplace: Attending to today's transformative challenges may inform how health professions education responds to tomorrow's admissions technologies and, in turn, how tomorrow's health professionals respond to their patients' needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».