Perceptions of bias in the selection of international medical graduate residency applicants in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: In Canada, international medical graduates (IMG) consist of immigrant-IMG and previous Canadian citizens/permanent residents who attended medical school abroad (CSA). CSA are more likely to obtain a post-graduate residency position than immigrant-IMG and previous studies have suggested that the residency selection process favours CSA over immigrant-IMG. This study explored potential sources of bias in the residency program selection process. Methods: We conducted semi-structured interviews with senior administrators of clinical assessment and post-graduate programs across Canada. We asked about perceptions of the background and preparation of CSA and immigrant-IMG, methods applicants use to improve likelihood of obtaining residency positions, and practices that may favour/discourage applicants. Interviews were transcribed and a constant comparative method was employed to identify recurring themes. Results: Of a potential 22 administrators, 12 (54.5%) completed interviews. Five key factors that may provide CSA with an advantage were: reputation of the applicant's medical school, recency of graduation, ability to complete undergraduate clinical placement in Canada, familiarity with Canadian culture, and interview performance. Conclusions: Although residency programs prioritize equitable selection, they may be constrained by policies designed to promote efficiencies and mitigate medico-legal risks that inadvertently advantage CSA. Identifying the factors behind these potential biases is needed to promote an equitable selection process.
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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 | 0,016 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».