Breast Imaging Fellowship Virtual Interviews: The Program Director’s Perspective
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate breast imaging fellowship program directors' perspectives on the virtual interview process. METHODS: A 20-question survey constructed by members of the Fellowship Match Committee of the Society of Breast Imaging was distributed to all 99 breast imaging program directors registered with the Society. An initial e-mail with a link to the survey was distributed on September 9, 2022, and the survey was closed on October 1, 2022. Results were compiled and a descriptive statistical analysis was performed utilizing Microsoft Excel. RESULTS: There were 63 total responses (63/99, 64% response rate). There was a wide distribution in both the number of applications received and the number of interviews each program offered. Just under a fifth (12/63, 19%) of programs received 1 to 5 applications, whereas a quarter (16/63, 25%) received over 40 applications. In contrast, over a quarter (17/63, 27%) of programs interviewed 1 to 5 applicants, and only a small number (3/63, 5%) interviewed over 40 applicants. When reporting what worked best with the virtual interview process, the responses fell into the following 4 categories: efficiency, flexibility, virtual format, or other. When reporting what did not work well, the most common response (14/37, 38%) was conveying the atmosphere of the program in the virtual setting. CONCLUSION: This study provides an assessment of the virtual interview experience from the perspective of breast imaging fellowship programs, which may be useful in optimizing future interview experiences for programs and applicants.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».