Medical trainee perceived value of community service as they progress through training based on curriculum vitae analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Participation in community service work is often used as a surrogate for measurement of humanitarianism and altruism in medical school applicants during the selection process. Students who continue to be involved in community service during medical school score higher in empathy scales and perform better academically. Despite this, student involvement in community service has not been well studied, particularly during postgraduate training. Methods: First-year medical student (MS1), first year resident (PGY1), and final year resident (FYR) curriculum vitaes (CVs) were collected. CVs were analyzed using NVivo to determine the percentage of each CV committed to demonstrating different activities. These percentages were then analysed for patterns of change as trainees progress through their medical education. Results: Fifty-nine trainees (12 MS1, 24 PGY1, and 23 FYR.) submitted CVs for analysis. Community service gradually becomes a less significant portion of a medical trainee’s CV. Volunteering in the community goes from 22.5% of a medical student applicant´s resume to 2.9% of a graduating resident's CV. Volunteering within the school however remains consistent (11.3–13%). Much of the community volunteer activities are replaced by research, which increases from 19.2%– 43.4% of the CV. Conclusions: Medical trainees place decreasing value on presenting their community service involvement as they progress through training, while research increasingly dominates their CV. However, service activities within their institutions remain constant.
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.
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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».