Reading Between the Lines: Determinants of a High-Quality Letter of Recommendation in Cardiothoracic Surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background: The letter of recommendation is an important component of a residency application and is useful for identifying stellar cardiothoracic surgery (CTS) candidates. We identify letter attributes and phrases that CTS program directors (PDs) find to be the most valuable in selecting candidates. Methods: An online survey was distributed to CTS PDs in the United States and Canada, querying the importance of various letter characteristics. Reponses were ranked on the basis of a weighted average. Results: Twenty-six (26.5%) CTS PDs completed the survey. Personal acquaintanceship with the writer was the most important characteristic (weighted average, 4.77). Interpersonal skills, teamwork, and professionalism were the most important applicant attributes (4.00, 3.88, 3.76). Inclusion of personal interactions or experiences with the applicant (4.65) and the phrases "I give my highest recommendation" (4.56) and "we plan to recruit this candidate" (4.52) were rated the highest. Conclusions: Describing personal interactions and experiences with the applicant, their work ethic, interpersonal skills, and teamwork is essential for a strong letter. Personal acquaintanceship with the letter writer has the greatest positive impact overall.
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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 | 0,025 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».