The association between applicant gender and racial or ethnic identity and success in the admissions process at a Canadian medical school: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canadian data suggests that Black candidates may be less successful than other groups when applying to medical school. We sought to comprehensively describe the racial and/or ethnic identity, gender identity, sexual orientation, and ability of applicants to a single Canadian medical school. We also examined for an association between success at each application stage and applicant gender and racial identity. Methods: Class of 2024 applicants to a single Canadian medical school were invited to complete a demographics survey. The odds of achieving each application stage (offered an interview, offered a position, and matriculating) were determined for each demographic group. Results: There were 595 participants (32.4% response rate). The demographics of the applicant pool and matriculating class were similar. There was no difference in interview offers or matriculation between BIPOC and white candidates. Cisgender men were overrepresented in interviews compared to cisgender women (OR 0.64; 95%CI 0.43-0.95; p = 0.03) but not in matriculation. BIPOC cisgender women received more interview invitations compared to other groups (OR 2.74, 95%CI 1.20-6.25; p = 0.02). Conclusions: Differences in applicant success for differing demographic groups were most pronounced being offered an interview.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».