Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The multiple mini-interview (MMI) is a validated technique used in the admissions process in some undergraduate and postgraduate schools and is reported to reduce subjectivity in selecting postgraduate applicants. No studies have been conducted in Saudi Arabia concerning the MMI. The authors report their experience of transitioning from traditional interviews to the MMI and the results of a post-MMI survey undertaken by participating applicants and interviewers. Materials and Methods: The authors did retrospective analysis after MMI had been conducted at the College of Medicine, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia, in 2019, in coordination with an internal medicine residency program. They implemented MMIs totaling four stations of 10 min each that focused on the domains of communication, attitude, knowledge, and a mini-interview personalized for each candidate. Ten questioners interviewed 99 applicants, of whom 68 undertook a post-MMI survey. Results: In terms of their perceptions and experience, the applicants and interviewers responded positively to the transition from traditional interviews to the MMI. MMI was seen to be more objective, 75% of applicants felt it was associated with less anxiety, and 79% believed it provided a better portrayal of their abilities. Conclusion: The use of the MMI in selecting postgraduate applicants in Saudi Arabia is feasible and acceptable. Furthermore, it may give an improved objective portrayal of applicants' abilities and reduce their interview-associated anxiety.
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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 | 0,021 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,007 |
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 ».