Faculty Perspectives Regarding Day One–Ready Examination Items
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,023 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».