The Influence of Prior Performance Information on Ratings of Current Performance and Implications for Learner Handover: A Scoping Review
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: Learner handover (LH) is the sharing of information about trainees between faculty supervisors. This scoping review aimed to summarize key concepts across disciplines surrounding the influence of prior performance information (PPI) on current performance ratings and implications for LH in medical education. METHOD: The authors used the Arksey and O'Malley framework to systematically select and summarize the literature. Cross-disciplinary searches were conducted in six databases in 2017-2018 for articles published after 1969. To represent PPI relevant to LH in medical education, eligible studies included within-subject indirect PPI for work-type performance and rating of an individual current performance. Quantitative and thematic analyses were conducted. RESULTS: Of 24,442 records identified through database searches and 807 through other searches, 23 articles containing 24 studies were included. Twenty-two studies (92%) reported an assimilation effect (current ratings were biased toward the direction of the PPI). Factors modifying the effect of PPI were observed, with larger effects for highly polarized PPI, negative (vs positive) PPI, and early (vs subsequent) performances. Specific standards, rater motivation, and certain rater characteristics mitigated context effects, whereas increased rater processing demands heightened them. Mixed effects were seen with nature of the performance and with rater expertise and training. CONCLUSIONS: PPI appears likely to influence ratings of current performance, and an assimilation effect is seen with indirect PPI. Whether these findings generalize to medical education is unknown, but they should be considered by educators wanting to implement LH. Future studies should explore PPI in medical education contexts and real-world settings.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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