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Enregistrement W4387712333 · doi:10.36834/cmej.74129

The race that never slows: Otolaryngology - Head and Neck Surgery residency applicant parameters over time

2023· article· en· W4387712333 sur OpenAlexaffvenueabout
Kaylie Schachter, Ashley Tritt, Meredith Young, Jessica Hier, Emily Kay‐Rivest, Gabriella Le Blanc, Lily H. P. Nguyen

Notice bibliographique

RevueCanadian Medical Education Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDiversity and Career in Medicine
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumGraduation (instrument)Diversity (politics)Medical educationMedicineMedical schoolSpecialtyDemographicsOtorhinolaryngologyPersonnel selectionFamily medicinePsychologyDemographyManagementPedagogySurgeryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There has been an increasing number of Canadian medical graduates who have gone unmatched in the residency selection process. Medical students have been engaging in extracurricular activities outside the formal curriculum which may help to distinguish themselves from their peers in the selection process. To understand how competitiveness in residency selection shapes applicant demographic characteristics and behaviours, this study set out to explore the demographic characteristics and prevalence of reported extra-curricular activities by applicants to Canadian Otolaryngology - Head & Neck Surgery (OTL-HNS) residency across time. Methods: A retrospective, descriptive study reviewed specific sections of the curriculum vitae (CV) of applicants to OTL-HNS programs in Canada. These sections were self-reported, and included research productivity, involvement in volunteer and leadership activities, membership in associations, and honours or awards granted. Data was quantified and analyzed descriptively. Results: Between 2013 to 2017, a total of 267 applicants reported a median of 12.6 research publications, 9.6 volunteer activities, six leadership activities, six association memberships and 9.8 honours/awards. Applicants were younger over time, with proportions of applicants over 30 years old decreasing from 56% in 2013 to 9% in 2017. Conclusion: Applicants to Canadian OTL-HNS residency programs are reporting consistently high numbers of extracurricular activities and were of increasingly younger ages. Medical students are investing significant time and energy to pursue these activities which are above and beyond the formal curriculum, possibly contributing to decreased diversity in applicants for competitive residencies, increasing the likelihood of misrepresentation in residency applications, and likely contributing to medical student burnout.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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