Assessing Cultural Sensitivity Questions in Ranking Decisions for a Family Medicine Residency Program
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims/objectives:The ability of family physicians to establish an inclusive and culturally-safe practice environment is a key competency of the profession.Our study aimed to explore the utility of questions assessing cultural sensitivity to improve ranking decisions of family medicine residency candidates.Methods: A series of cross-sectional online surveys were sent to interviewers (current residents and faculty), site directors and administrators, following completion of the first period of national resident interview dates.The surveys contained both closed and open-ended questions about the utility of cultural sensitivity questions during the interview process.Frequency distributions were calculated in Microsoft Excel for the 5-point Likert items.Open-ended data was themed by an independent researcher.This project was exempted by the Behavioural Research Ethics Board of the University of Saskatchewan.Results: The majority of respondents felt the questions helped them identify candidates that would fit the program.Local modifications were done to adapt to local context or improve clarity.For example, questions were generalized to vulnerable populations or narrowed specifically to experiences with Indigenous populations.Some participants indicated that cultural knowledge, as opposed to empathy, can be taught and thus the latter is what the assessment of candidates' abilities should focus on.It was also suggested that these questions detract from opportunities to assess "particularly relevant clinical experiences or personal experiences outside of medicine."Conclusions and Recommendation: Interviewers generally felt cultural sensitivity questions improved ranking decisions.Additionally, allowing flexibility to adapt to local contexts was important.Future initiatives can focus interviewer training on cultural sensitivity/safety approaches.
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 | 0,114 | 0,169 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».