Is There Evidence of Gender Bias in the Oral Examination for Initial Certification by the American Board of Physical Medicine & Rehabilitation?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Unconscious bias may result in a prejudicial evaluation of another person and lead to unfair treatment. Potential gender bias risk exists in the scoring process on the American Board of Physical Medicine and Rehabilitation oral examination (Part II) because of the face-to-face interactions between candidates and examiners. This study was undertaken to determine whether performance on the American Board of Physical Medicine and Rehabilitation Part II examination differed based on candidate gender or configuration of examiner/candidate gender pairings. The impact of examiner unconscious bias training on candidate performance was also assessed. DESIGN: This is a retrospective observational study of first-time Part II physical medicine and rehabilitation certification examination test takers between 2013 and 2018. RESULTS: There were significant differences in pass rates (men 84%, women 89%) and mean scaled scores (men 6.56, women 6.81) between men and women (P < 0.001) with the biggest domain score differences in data acquisition and interpersonal and communication skills. Implementation of examiner unconscious bias training did not impact candidate performance. CONCLUSIONS: Women candidates scored higher and had a higher pass rate than men candidates overall on the American Board of Physical Medicine and Rehabilitation Part II examination. This difference does not seem to be due to scoring gender bias by the Part II examiners or due to candidate aptitude as measured on the Part I examination.
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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 | 0,007 | 0,039 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».