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Enregistrement W4385665437 · doi:10.36834/cmej.76255

A brief report of aspiring medical student perceptions and behaviours concerning research experiences for selection into Canadian medical schools

2023· article· en· W4385665437 sur OpenAlexaffvenueabout
Irene Chang, Laurie Yang, Asiana Elma, Stacey A. Ritz, Lawrence Grierson

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationPerceptionMedical schoolPresentation (obstetrics)Selection (genetic algorithm)PsychologyMedical researchMedicineFamily medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Aspiring medical students behave based on their perception of what is valued in the selection process. While research experience is not explicitly considered in most Canadian admissions policies, it is commonly held as valuable within aspiring medical student communities. The purpose of this study is to describe the perceptions and behaviours of aspiring medical students with respect to gaining research experience in support of their medical school applications. Methods: We surveyed prospective applicants of Canadian medical schools between August 2021 and November 2021, then compiled descriptive statistics pertaining to their perceptions and behaviours. Results: Respondents affirmed the belief that research experience is valued in medical school admissions processes. They reported spending approximately 13 hours per week engaged in research, which usually did not yield publication or presentation recognition. Conclusion: Aspiring medical students invest substantial time and energy in research experiences to benefit their applications. There is room for medical schools to be more transparent about the value of research experience in their admissions processes.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,415 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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