Tracking Indigenous Applicants Through the Admissions Process of a Socially Accountable Medical School
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
PURPOSE: To describe the admissions process and outcomes for Indigenous applicants to the Northern Ontario School of Medicine (NOSM), a Canadian medical school with the mandate to recruit students whose demographics reflect the service region's population. METHOD: The authors examined 10-year trends (2006-2015) for self-identified Indigenous applicants through major admission stages. Demographics (age, sex, northern and rural backgrounds) and admission scores (grade point average [GPA], preinterview, multiple mini-interview [MMI], final), along with score-based ranks, of Indigenous and non-Indigenous applicants were compared using Pearson chi-square and Mann-Whitney tests. Binary logistic regression was used to assess the relationship between Indigenous status and likelihood of admission outcomes (interviewed, received offer, admitted). RESULTS: Indigenous qualified applicants (338/17,060; 2.0%) were more likely to be female, mature (25 or older), or of northern or rural background than non-Indigenous applicants. They had lower GPA-based ranks than non-Indigenous applicants (P < .001) but had comparable preinterview-, MMI-, and final-score-based ranks across all admission stages. Indigenous applicants were 2.4 times more likely to be interviewed and 2.5 times more likely to receive an admission offer, but 3 times less likely to accept an offer than non-Indigenous applicants. Overall, 41/338 (12.1%) Indigenous qualified applicants were admitted compared with 569/16,722 (3.4%) non-Indigenous qualified applicants. CONCLUSIONS: Increased representation of Indigenous peoples among applicants admitted to medical school can be achieved through the use of socially accountable admissions. Further tracking of Indigenous students through medical education and practice may help assess the effectiveness of NOSM's social accountability admissions process.
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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 | 0,001 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 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