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Enregistrement W4399864349 · doi:10.1111/medu.15457

Not in the file: How competency committees work with undocumented contributions

2024· article· en· W4399864349 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMedical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Education and Learning Practices
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaCentre for Advancing Health OutcomesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationCompetence (human resources)Context (archaeology)NarrativeMedical educationOddsPsychologyPublic relationsSocial psychologyMedicineComputer sciencePolitical scienceHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Competence committees (CCs) centre their work around documentation of trainees' performance; undocumented contributions (i.e. informal, unrecorded material like personal judgements, experiential anecdotes and contextual information) evoke suspicion even though they may play a role in decision making. This qualitative multiple case study incorporates insights from a social practice perspective on writing to examine the use of undocumented contributions by the CCs of two large post-graduate training programmes, one in a more procedural (MP) speciality and the other in a less procedural (LP) one. METHODS: Data were collected via observations of meetings and semi-structured interviews with CC members. In the analysis, conversations were organised into triptychs of lead-up, undocumented contribution(s), and follow-up. We then created thick descriptions around the undocumented contributions, drawing on conversational context and interview data to assign possible motivations and significance. RESULTS: We found no instances in which undocumented contributions superseded the contents of a trainee's file or stood in for missing documentation. The number of undocumented contributions varied between the MP CC (six instances over two meetings) and the LP CC (22 instances over three meetings). MP CC discussions emphasised Entrustable Professional Activity (EPA) observations, whereas LP CC members paid more attention to narrative data. The divergent orientations of the CCs-adding an 'advis[ing]/guid[ing]' role versus focusing simply on evaluation-offers the most compelling explanation. In lead-ups, undocumented contributions were prompted by missing and flawed documentation, conflicting evidence and documentation at odds with members' perceptions. Recognising other 'red flags' in documentation often required professional experience. In follow-ups, purposes served by undocumented contributions varied with context and were difficult to generalise; we, therefore, provide deeper analysis of two vignettes to illustrate. CONCLUSIONS: Our data suggest undocumented contributions often serve best efforts to ground decisions in documentation. We would encourage CC practices and policies be rooted in more nuanced approaches to documentation.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,383 · 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