Applicant Perspectives on Virtual Otolaryngology Residency Interviews
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Residency interviews serve as an opportunity for prospective applicants to evaluate programs and to determine their potential fit within them. The 2019 SARS-CoV2 pandemic mandated programs conduct interviews virtually for the first time. The purpose of this study was to assess applicant perspectives on the virtual interview. METHODS: A Qualtrics survey assessing applicant characteristics and attitudes toward the virtual interview was designed and disseminated to otorhinolaryngology applicants from 3 large academic institutions in the 2020 to 2021 application cycle. RESULTS: A total of 33% of survey applicants responded. Most applicants were satisfied with the virtual interview process. Applicants reported relatively poor quality of interactions with residents and an inability to assess the "feel" of a geographic area. Most applicants received at least 11 interviews with over a third of applicants receiving >16 interviews. Only 5% of applicants completed >20 interviews. Most applicants believed interviews should be capped between 15 and 20 interviews. Most applicants reported saving >$5000, with over a quarter of applicants saving >$8000, and roughly one-third of applicants saving at least 2 weeks of time with virtual versus in-person interviews. CONCLUSIONS: While virtual interviews have limitations, applicants are generally satisfied with the experience. Advantages include cost and time savings for both applicants and programs, as well as easy use of technology. Continuation of the virtual interview format could be considered in future application cycles; geographical limitations may be overcome with in-person second looks, and increased emphasis should be placed on resident interactions during and prior to interview day.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».