Comparing 2 Approaches for the File Review of Residency Applications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The residency selection process relies on subjective information in applications, as well as subjective assessment of applications by reviewers. This inherent subjectivity makes residency selection prone to poor reliability between those reviewing files. OBJECTIVES: We compared the interrater reliability of 2 assessment tools during file review: one rating applicant traits (ie, leadership, communication) and the other using a global rating of application elements (ie, curriculum vitae, reference letters). METHODS: Ten file reviewers were randomized into 2 groups, and each scored 7 general surgery applications from the 2019-2020 cycle. The first group used an element-based (EB) scoring tool, while the second group used a trait-based (TB) scoring tool. Feedback was collected, discrimination capacities were measured using variation in scores, and interrater reliability (IRR) was calculated using intraclass correlation (ICC) in a 2-way random effects model. RESULTS: Both tools identified the same top-ranked and bottom-ranked applicants; however, discrepancies were noted for middle-ranked applicants. The score range for the 5 middle-ranked applicants was greater with the TB tool (6.43 vs 3.80), which also demonstrated fewer tie scores. The IRR for TB scoring was superior to EB scoring (ICC [2, 5] = 0.82 vs 0.55). The TB tool required only 2 raters to achieve an ICC ≥ 0.70. CONCLUSIONS: Using a TB file review strategy can facilitate file review with improved reliability compared to EB, and a greater spread of candidate scores. TB file review potentially offers programs a feasible way to optimize and reflect their institution's core values in the process.
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 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 | 0,160 | 0,367 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».