A Foucauldian reading of the multiple mini-interview tool used in Canadian physiotherapy admissions
Notice bibliographique
Résumé
Physiotherapy education in Canada, like many professional training programs, relies on categorization tools to determine who is most suitable for entry. One such tool is the Multiple Mini-Interview (MMI), an examination which is widely accepted as a fair, objective, and evidence-based method for assessing non-academic competencies. In this professional theoretical paper, we interrogate assumptions supporting its use through a Foucauldian reading of the MMI, examining it as an instantiation of disciplinary power. Rather than assessing whether the MMI "works" in predictive terms, we focus on the form of power underpinning yet concealed within it. By reading the MMI through a Foucauldian lens, we unsettle its taken-for-granted neutrality and call attention to the institutional logics that shape who gains access to the Canadian physiotherapy academy.We argue that, consistent with Foucault's theorization, the MMI encourages applicants to internalize and perform institutionally sanctioned norms of the "ideal" candidate, shaping admissions in ways that favor those with particular cultural and communicative skills who can anticipate and align with these expectations. These candidates are more likely to be perceived as "trainable" and therefore admissible. Thus, while framed as an equitable assessment, the MMI may reinforce Eurocentric and White institutional normativity, a recognized problem within Canadian physiotherapy programs. In this way, the MMI risks contributing to the profession's demographic homogeneity and perpetuating structural disadvantage for some applicants.
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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 | 0,038 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,056 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».