Understanding Competence Committee Implementation and Decision-Making Practices in the Era of Competency-Based Medical Education
Notice bibliographique
Résumé
Competence committees are groups of educators that monitor the progress of medical trainees and decide when they should be promoted to the next stage of training. They represent an important part of modern-day competency-based medical education programs, yet relatively little is known about their implementation and decision-making practices. This thesis seeks to fill a critical gap in the literature by generating empirical evidence with respect to competence committee implementation and decision-making practices across multiple programs. The first data chapter uses a multi-method approach to examine competence committee implementation practices at a Canadian institution over a three-year period. The second and third chapters examine how individuals and groups make promotion decisions, respectively. These chapters also consider the role of non-traditional data sources, such as anecdotal evidence, in competence committees’ decision-making processes. The final data chapter considers the role of social influences and power and examines how factors such as members’ position on the committee, gender, and race/ethnicity influence their contributions to the committee. This thesis provides insight into some of the challenges that exist with respect to competence committee implementation and offers potential solutions based on best practices across multiple programs. It also highlights factors that can influence competence committee decision making and discusses ways that their decision-making processes can be optimized. Broader implications of this thesis, including the role of groups in solving complex problems and the importance of diversity (both in terms of demographics and functional specialization) in ensuring good decision-making outcomes, are also discussed.
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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 | 0,070 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,016 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».