Unifying the Orthopaedic Surgery Residency Application Process Under a Single Accreditation System: A Primer
Notice bibliographique
Résumé
In 2020, the Accreditation Council for Graduate Medical Education and the American Osteopathic Association will merge creating a single accreditation system for graduate medical education in the United States under the National Residency Match Program. The goal of this merger is to ensure nationwide consistency in purpose and practice of medical care in the United States, specifically in the context of residency education and training for the next generation of physicians. The proposed impact is still speculative since we do not know what lasting effects, if any, this merger will have on subspecialties such as orthopaedic surgery. There are many considerations that medical school advisors need to take into account when guiding their students applying to residency after the match merge. The newly unified accreditation system will pose additional competition, considering that there will be more applicants than spots available in competitive specialties, including orthopaedic surgery. These are important caveats to keep in mind as the residency application process is evolving actively. It is the authors' hope that concepts discussed in this article stimulate further discussion, catalyze research, and optimize the ability for students to succeed in the match process.
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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 | 0,119 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,026 |
| Communication savante | 0,038 | 0,055 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,039 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».