Idiosyncrasy in Assessment Comments: Do Faculty Have Distinct Writing Styles When Completing In-Training Evaluation Reports?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Written comments are gaining traction as robust sources of assessment data. Compared with the structure of numeric scales, what faculty choose to write is ad hoc, leading to idiosyncratic differences in what is recorded. This study offers exploration of what aspects of writing styles are determined by the faculty offering comment and what aspects are determined by the trainee being commented upon. METHOD: The authors compiled in-training evaluation report comment data, generated from 2012 to 2015 by 4 large North American Internal Medicine training programs. The Linguistic Index and Word Count (LIWC) was used to categorize and quantify the language contained. Generalizability theory was used to determine whether faculty could be reliably discriminated from one another based on writing style. Correlations and ANOVAs were used to determine what styles were related to faculty or trainee demographics. RESULTS: Datasets contained 23-142 faculty who provided 549-2,666 assessments on 161-989 trainees. Faculty could easily be discriminated from one another using a variety of LIWC metrics including word count, words per sentence, and the use of "clout" words. These patterns appeared person specific and did not reflect demographic factors such as gender or rank. These metrics were similarly not consistently associated with trainee factors such as postgraduate year or gender. CONCLUSIONS: Faculty seem to have detectable writing styles that are relatively stable across the trainees they assess, which may represent an under-recognized source of construct irrelevance. If written comments are to meaningfully contribute to decision making, we need to understand and account for idiosyncratic writing styles.
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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 | 0,047 | 0,310 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».