Twelve tips to optimize group decision-making in medical education: ‘Tipping’ the scales toward wisdom of the crowd and minimizing groupthink
Notice bibliographique
Résumé
Group decision-making is now common in medical education, often used for decisions that are both complex and high stakes, such as determining whether to promote or remediate a trainee. In this context, it is often assumed that group decision making is superior to that of an individual, resulting in high quality decision outcomes through the pooling of collective knowledge and experience. Yet, while groups can outperform individuals, this is not guaranteed. In fact, groups are vulnerable to several cognitive biases and process issues that individuals are not subject to and these can lead to poor quality decision outcomes if not managed. As educational leaders who participate in group decision-making, we believe it is our responsibility to ensure the quality of these complex and high-stakes decisions. In this article, we discuss both the potential benefits and vulnerabilities of group decision-making by introducing the concepts of wisdom of the crowd and groupthink, respectively. With this foundation, we then offer twelve evidence-based tips that can be easily implemented in educational group decision-making to minimize groupthink and leverage the wisdom of the crowd.
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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 | 0,101 | 0,249 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,015 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».