Notice bibliographique
Résumé
In Reply to Kelly et al: We thank Kelly and colleagues for their comments on our article. The authors called attention to 2 salient strategies—regular formal evaluator discussions and synthetic assessment frameworks that hold potential to foster fairness and objectivity in current clerkship evaluation systems. Regular formal evaluator discussions provide an effective form of frame-of-reference training (FORT) for faculty evaluators to hone validity and reliability in workplace assessment.1 A recent study on FORT showed that quality and specificity of narrative comments and entrustment ratings in workplace-based assessments improved when faculty participated in FORT sessions.2 In addition, qualitative analysis of such sessions was reviewed positively by faculty, citing the benefits of practicing and improving discrimination of students between skill levels.3 Although our article discussed the use of entrustable professional activities (EPAs) as a potential solution, we agree that assessment frameworks, like the reporter-interpreter-manager-educator (RIME) method, may provide utility. RIME allows graders to accurately depict a learner’s progression from gathering information and interpreting medical decision-making data to teaching others. There are few studies evaluating RIME’s usefulness across clerkships. One such study by Ryan and colleagues investigated the validity of RIME across all clerkships at a single academic institution. The authors reported that RIME was an effective and reliable tool for clinical clerkships, but observed variance due to factors outside of the learner and limitations caused by small number of assessments.4 We also want to highlight the findings of Imm and colleagues who developed a composite work-based performance tool that combined frameworks of EPAs, RIME, and Modified Ottawa Co-Activity and trialed it in assessments of third-year medical students across multiple clerkships.5 Ratings were found to be consistent across diverse clerkships and reliably reflected learner growth as students increased clinical exposure and engaged in higher complexity tasks.5 We appreciate the insights provided by Kelly and colleagues. As highlighted by all of these studies, there remains much needed research and discussion on solutions to address widespread discrepancies in current clerkship evaluation systems. Jeffry Nahmias, MD, MHPEProfessor and division chief, Division of Trauma, Burns, and Critical Care Surgery, University of California, Irvine, School of Medicine, Irvine, California; email: [email protected]Ashley HuynhSecond-year medical student, University of California, Irvine, School of Medicine, Irvine, CaliforniaChristian de Virgilio, MDProfessor and chair, Department of Surgery, Harbor-UCLA Medical Center, Torrance, California
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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 | 0,006 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,037 | 0,048 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,016 |
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 ».