Many Minds, One Model: Exploring Decision Making of an Undergraduate Medicine Competency Committee Using the Construct of a Shared Mental Model
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Competency committees (CCs) are considered mandatory in competency-based medical education. There remains insufficient research to guide programs in optimizing the work of CCs especially in the undergraduate context. In order to address this gap, the functioning of an undergraduate CC is examined using the construct of a shared mental model (SMM) to explore factors and context that inform a holistic review of performance. Methods: A qualitative exploratory study was conducted. Using purposive sampling, 10 members of a Student Progress Committee (SPC) participated in 60-minute, semi-structured interviews (April 2022 to June 2023). An abductive thematic analysis approach generated themes which were then mapped onto a mental model construct. This heuristic helped construct and visualize the inner workings of a SMM as a holistic decision-making process that operates on manipulating multiple data inputs (quantitative and qualitative) in order to generate robust outcomes. Results: SPC members shared similar expectations of the task at hand while having multiple and conflicting perspectives about inputs important for decision making. Members grappled with what they perceived as a subjective process but agreed that having principles specific to holistic decision making can generate robust outcomes. Diversity of group membership was essential for minimizing member bias and group conformity in decision making. Discussion: This new understanding of how CCs operate at the undergraduate level can inform the SPC and guide its members in their quality improvement efforts and inform broader program-wide improvement, locally; moreover, it may contribute to the ongoing improvement of CCs in other settings.
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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 | 0,024 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,019 |
| Communication savante | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».