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Enregistrement W3012011191 · doi:10.3138/jvme.2019-0052

Small Animal Resident Selection Processes at a University Teaching Hospital: An Analysis and Recommendations for Improvement

2020· review· en· W3012011191 sur OpenAlexvenueno aff
Audrey K. Cook, Kate E. Creevy, Jonathan L Levine, Winfred Arthur

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2020
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardizationInternshipMedical educationPersonnel selectionPsychologySelection (genetic algorithm)Applied psychologyMedicineComputer scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concerns regarding resident performance within a small animal department prompted a review of selection practices, with the intent of improving validity and efficiency. Information was gathered from semi-structured interviews and descriptions of current processes; emphasis was placed on determining how the Veterinary Internship and Residency Matching Program application was used. Processes were found to lack standardization and rely heavily on arbitrary judgments. In addition, faculty members expressed concerns regarding their reliability and the time spent generating candidate rankings. Suggestions for improvement were based on current practices in personnel psychology and human resource management. The need for standardization within and across specialty groups was emphasized, along with a multiple-hurdle approach in which a substantial deficit or red flag in any component results in candidate disqualification. Comprehensive recommendations were made for the selection process as follows: Each application undergoes initial administrative screening for employment eligibility and academic cut-offs; eligible applications are scored by 2–3 faculty members using defined ratings on four equally weighted pre-interview criteria (i.e., veterinary education, post-graduation experiences, personal statement, and standardized letters of reference); phone calls to colleagues with knowledge of the applicant follow specific guidelines and a rating scale; veterinary-situational structured interview questions with appropriate rating scales are used to assess candidates’ standing on specified competencies identified as important for success; and the interview score is weighted equally and added to the four pre-interview components to determine the final rank. It is hoped this new approach will take less time and facilitate the selection of successful residents.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,394
Tête enseignante GPT0,552
Écart entre enseignants0,157 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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