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Enregistrement W3023995796 · doi:10.1177/0003065120923040

Beyond Progression: Devising a New Training Model for Candidate Assessment, Advancement, and Advising at Columbia

2020· article· en· W3023995796 sur OpenAlexaff
Justin Richardson, Deborah L. Cabaniss, Jane Halperin, Susan C. Vaughan, Sabrina Cherry

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Psychoanalytic Association · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychotherapy Techniques and Applications
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMentorshipPsychologyPsychoanalytic theoryObjectivity (philosophy)Medical educationAnxietyGraduation (instrument)Transparency (behavior)Generalizability theoryPsychotherapistMedicinePolitical sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research over several decades has identified significant problems with the progression model-the traditional approach to assessment and advancement of psychoanalytic candidates-including candidates' anxiety and uncertainty about the methods and fairness of their assessment, avoidance of conflictual issues with patients in order to keep cases, and reluctance to share their challenges with supervisors and advisors. In light of these findings, the Columbia Center for Psychoanalytic Training and Research restructured its psychoanalytic training programs. The progression committee, the progression advisor role, candidate application to advance through the program, and routine committee discussion of candidates were eliminated and replaced by confidential mentorship and a clear and predictable system of trainee advancement. Analytic competency-a requirement for graduation-is now determined solely from detailed written feedback regarding the candidate's achievement of the Center's learning objectives. The number of months of supervised analysis required for graduation has been reduced, as has the required length of the candidate's longest case; in addition, three-times-weekly analyses are now accepted for credit. These changes are meant to increase the transparency, objectivity, and predictability of the training experience and reduce the pressure on clinical decision making and communication between trainees and faculty. An extensive evaluation of the impact of these innovations is currently under way.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,358 · 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
GenreEmpirique

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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