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Enregistrement W2986819505 · doi:10.3138/jvme.0718-087r2

Faculty Perspectives Regarding Day One–Ready Examination Items

2019· article· en· W2986819505 sur OpenAlexvenueno aff
Stephanie L. Shaver, Coretta C. Patterson, Elizabeth A. Robbins, Erik H. Hofmeister

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViewpointsPrimary careMedical diagnosisMedicineMedical educationPsychologyQuality (philosophy)MEDLINEFamily medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this mixed-methods, cross-sectional study was to evaluate faculty perspectives regarding Day One-Ready (DOR) content on examination questions given to students at a veterinary medical college and to elucidate whether differing viewpoints on what information constitutes DOR knowledge exist among different veterinary disciplines. Twelve faculty members at a veterinary medical college from three different disciplines (small animal internal medicine, surgery, and primary care) reviewed examination questions given to veterinary students, answered the questions, and stated whether they tested DOR information. After elimination of items not answered by all respondents and after reviewing for question quality, 103 questions remained for analysis. An evaluator from each discipline participated in a discussion about DOR content. Of the questions, 30% were unanimously considered to assess DOR information. No association was found between type of question (medicine, surgery, uncategorized) and whether it was considered DOR. Primary care doctors assessed more questions as testing DOR information than either type of specialist. Questions answered correctly were more likely to be assessed as DOR. During discussion, themes identified with DOR information included common conditions, practical diagnostics, critical knowledge, and discriminating between differential diagnoses. Specialists and primary care doctors differed in their assessment of DOR questions. Veterinary faculty should carefully consider whether examination questions contain DOR information and are appropriate for testing knowledge of the entry-level veterinarian.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,341 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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