Everyone Is Awesome: Analyzing Letters of Reference in a General Surgery Residency Selection Process
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The resident selection process involves the analysis of multiple data points, including letters of reference (LORs), which are inherently subjective in nature. OBJECTIVE: We assessed the frequency with which LORs use quantitative terms to describe applicants and to assess whether the use of these terms reflects the ranking of trainees in the final selection process. METHODS: A descriptive study analyzing LORs submitted by Canadian medical graduate applicants to the University of Ottawa General Surgery Program in 2019 was completed. We collected demographic information about applicants and referees and recorded the use of preidentified quantitative descriptors (eg, best, above average). A 10% audit of the data was performed. Descriptive statistics were used to analyze the demographics of our letters as well as the frequency of use of the quantitative descriptors. RESULTS: Three hundred forty-three LORs for 114 applicants were analyzed. Eighty-five percent (291 of 343) of LORs used quantitative descriptors. Eighty-four percent (95 of 113) of applicants were described as above average, and 45% (51 of 113) were described as the "best" by at least 1 letter. The candidates described as the "best" ranked anywhere from second to 108th in our ranking system. CONCLUSIONS: Most LORs use quantitative descriptors. These terms are generally positive, and while the use does discriminate between different applicants, it was not helpful in the context of ranking applicants in our file review process.
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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 | 0,046 | 0,234 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».