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Enregistrement W3175440889 · doi:10.1080/0142159x.2021.1925101

Diagnosing conflict: Conflicting data, interpersonal conflict, and conflicts of interest in clinical competency committees

2021· article· en· W3175440889 sur OpenAlexaff
Teresa M. Chan, Anna Oswald, Karen E. Hauer, Holly Caretta‐Weyer, Markku Nousiainen, Warren J. Cheung

Notice bibliographique

RevueMedical Teacher · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaRoyal College of Physicians and Surgeons of CanadaUniversity of AlbertaUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConflict of interestInterpersonal communicationPolitical sciencePsychologyConflict resolutionPublic relationsSocial psychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical competency committees (CCCs) are increasingly used within health professions education as their decisions are thought to be more defensible and fairer than those generated by previous training promotion processes. However, as with most group-based processes, it is inevitable that conflict will arise. In this paper the authors explore three ways conflict may arise within a CCC: (1) conflicting data submissions that are presented to the committee, (2) conflicts between members of the committee, and (3) conflicts of interest between a specific committee member and a trainee. The authors describe each of these conflict situations, dissect out the underlying problems, and explore possible solutions based on the current literature.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,088
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,324
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0880,324
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0080,024
Communication savante0,0120,021
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,224
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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