Reading between the lines: exploring the unwritten rules of letters of recommendation in the Canadian resident selection process
Notice bibliographique
Résumé
Background: Efforts to better understand and improve letters of recommendation (LORs) in the resident selection process have identified unwritten rules and hidden practices that may limit their effectiveness. The objective of our study is to explore these unwritten rules and hidden practices more fully in one Canadian academic medical community. Methods: We conducted semi-structured, discourse-based interviews with 18 faculty members from the departments of Internal Medicine and Psychiatry at the University of Manitoba, Canada. Interviews were guided by sample LORs and were focused on experiences with either writing or reading LORs. We analyzed interviews using key concepts from genre theory and Aristotle's appeals to ethos, logos, and pathos. Results: Participants described how the practices surrounding LORs are guided by unwritten rules. These practices contributed to writers' use of visible strategies and textual silence to establish credibility, build a strong case, and appeal to readers. Readers rely on similar strategies, but not always as intended by the writers. Conclusions: The unwritten rules of one academic community can impede a nationally-facilitated resident selection process. Our findings highlight how critiques and potential improvements to LORs could benefit from considering the use of visible and invisible rhetorical strategies in specific contexts.
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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 | 0,038 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,030 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».