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Enregistrement W6929866702 · doi:10.5281/zenodo.10819235

Data from: ChatGPT performance on radiation technologist and therapist entry to practice exams

2024· dataset· en· W6929866702 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensHorizon Health NetworkDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple choiceRadiological weaponData collectionTable (database)Radiation TherapistMedical physicist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset contains the data needed to reproduce all results and figures described in "ChatGPT performance on radiation technologist and therapist entry to practice exams". Details about the data collection can be found in the paper referenced below. Briefly, ChatGPT (GPT-4) was prompted with multiple choice questions from 4 practice exams provided by the Canadian Association of Medical Radiation Technologists (CAMRT). ChatGPT was promted with the questions from each exam 5 times between July 17 and August 13, 2023. Table 1, below, provides details about the dates for data collection. Variable descriptions question: Question number, provided by CAMRT. Skipped question numbers indicate image-based questions that were excluded from the study. discipline: Indicates the CAMRT exam discipline, abbreviated as follows RAD: radiological technology MRI: magnetic resonance NUC: nuclear medicine RTT: radiation therapy question_type: Indicates the type of competency being assessed by the question (Knowledge, Application, or Critical thinking). Competency categories were assigned by CAMRT. corrrect_response: The correct multiple choice response ("A", "B", "C", or "D"), assigned by CAMRT. attempt1-5: ChatGPT's response to the multiple choice questions for attempts 1 through 5, indicated using the letters "A", "B", "C", or "D". In a few cases, ChatGPT did not provide a reference to a multiple choice response and "NA" is recorded in the dataset. Note: The long-form questions from CAMRT and answers provided by ChatGPT are not available as a part of this dataset. Table 1: Dates for data collection Attempt 1 Attempt 2 Attempt 3 Attempt 4 Attempt 5 Radiological technology 2 Aug 2023 2 Aug 2023 8 Aug 2023 9 Aug 2023 11 Aug 2023 Magnetic resonance 17 Jul 2023 18 Jul 2023 18 Jul 2023 9 Aug 2023 12 Aug 2023 Nuclear medicine 8 Aug 2023 9 Aug 2023 12 Aug 2023 12 Aug 2023 12 Aug 2023 Radiation therapy 9 Aug 2023 12 Aug 2023 12 Aug 2023 13 Aug 2023 13 Aug 2023

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0990,056

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,261 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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