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Enregistrement W3016358504 · doi:10.36834/cmej.69322

"We regret to inform you that you did not match": Reflections on how to improve the match experience

2020· article· en· W3016358504 sur OpenAlexaffvenueabout
Tyee Kenneth Fellows, Sabina Freiman, Vladimir Ljubojevic, Sujen Saravanabavan

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegretTransparency (behavior)NarrativeContext (archaeology)Formative assessmentPerspective (graphical)Period (music)PsychologyHumanitiesPolitical scienceSociologyHistoryComputer sciencePedagogyPhilosophyArtLawArtificial intelligenceAestheticsLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: With the increasing awareness and action amongst stakeholders in addressing the concerning rise of unmatched Canadian Medical Graduates (CMGs), little is known from those who go unmatched. We use our unmatched experience to contribute to this dialogue. Methods: We present an issues-based examination of the matching process by reflecting on the pre- and post-match period, providing suggestions related to the Canadian context from the unmatched perspective. Results: The challenge in the pre-match period was handling uncertainty in elective scheduling. This uncertainty was largely manifested from not knowing elective availability at the time of elective application submission, as well as not knowing what “strategy” we should follow in how to structure our elective schedule. For the post-matched period, we were challenged by making decisions during a time-sensitive period, deciding on career issues like scheduling post-match electives, handling our finances, and trying to improve our future residency applications without feedback. Conclusion: Providing a real-time document of elective availability, providing focused feedback from our residency applications, and implementing and expanding upon extended curriculums for all medical schools to continue CMG training for their unmatched students for upcoming match cycles would greatly improve the unmatched experience.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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