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Enregistrement W4415593326 · doi:10.22454/primer.2025.174022

Methodology and New Avenues for the 2025 CERA Clerkship Director Survey

2025· article· en· W4415593326 sur OpenAlexaboutno aff
Amanda Kost, Ray Biggs, Tiffany Ho

Notice bibliographique

RevuePRiMER · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachProgram directorSurvey data collectionSurvey researchGraduate students

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: CERA, the Council of Academic Family Medicine (CAFM) Educational Research Alliance, is a collaboration between four family medicine organizations that conduct omnibus surveys of different academic family medicine groups. This paper describes the methodology of the 2025 Clerkship Director (CD) Survey and demographic results of respondents. Methods: Four topics for the annual CD survey were selected via peer review after a call for proposals in early 2025. The survey was sent to clerkship directors via email from June 3, 2025 to July 11, 2025. The demographics of the sampling frame vs sample were compared with χ2 tests to determine if they were representative. Results: One hundred eighty surveys were sent out; after receiving updated clerkship information, the final 2025 pool size was 174 survey recipients (161 in the United States and 13 in Canada). Although there are 43 DO schools in the US, the CD list maintained by STFM lacks these CDs. One hundred CDs responded for a response rate of 57.47%. We compared demographic data of the sampling frame with the sample. There were no significant differences in location, gender, or race/ethnicity. There was a significant difference in underrepresented in medicine status and being a physician. Discussion: 2025 CD Survey respondents are representative of CDs. Few CAFM organization members submit to this survey and DO schools have not historically been included so are not represented. Targeted outreach to DO schools to identify their CD is planned prior to the launch of the 2026 CD survey.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,007

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.

Tête enseignante Opus0,505
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,062 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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