"We regret to inform you that you did not match": Reflections on how to improve the match experience
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 tête enseignante, 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 ».