Black students applying and admitted to medicine in the province of Quebec, Canada: what do we know so far?
Notice bibliographique
Résumé
To address the underrepresentation of Black students in medical schools in Canada and identify barriers in selection processes, we compare data from the latest Canadian census to that of an exit-survey conducted after a situational judgment test (Casper) among medical school applicants and from questionnaires done after selection interviews in Quebec, Canada. The proportion of Black people aged 15-34 years old in Quebec in 2016 was 5.3% province-wide and 8.2% in the Montreal metropolitan area. The proportion in the applicant pool for 2020 in Quebec was estimated to be 4.5% based on Casper exit-survey data. Comparatively, it is estimated that Black people represented 1.8% of applicants invited to admission interviews and 1.2% of admitted students in Quebec in 2019. Although data from different cohorts and data sources do not allow for direct comparisons, these numbers suggest that Black students applying to medical school are disproportionately rejected at the first step compared to non-Black students. Longitudinal data collection among medical school applicants will be necessary to monitor the situation. Further studies are required to pinpoint the factors contributing to this underrepresentation, to keep improving the equity of our selection processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 tête enseignante, 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 ».