Supplemental Material for Anti-harassment Bystander Educational Intervention Study 1
Notice bibliographique
Résumé
Compiled Supplemental Material for Anti-harassment Bystander Educational Intervention Study 1 Jason M. Harley*; Ph.D., Associate Professor; Department of Surgery, McGill University; Institute for Health Sciences Education, McGill University; Research Institute of the McGill University Health Centre; Steinberg Centre for Simulation and Interactive Learning, McGill University Byunghoon “Tony” Ahn; Ph.D., Department of Surgery, McGill University *Corresponding Author: Jason.harley@mcgill.ca Our Supplemental Materials, also referred to as Supplementary Digital Content, include: Supplemental Material A/1: The consent form given to participants Supplemental Material B/2: A description of how we incorporated psychological safety into our anti-harassment educational intervention. Supplemental Material C/3: Simulation Scenario Progression Outline Supplementary Material D/4: Pre-briefing Guideline for Simulation Facilitators Supplementary Material E/5: Debriefing Guideline for Simulation Facilitators A version of the supplemental material was published under a Creative Commons license in the supplemental material in the following journal article for Study 2 of the larger program of research: Johnson, M., Ahn, B.T., Grewal, K., Matin, N., Pelletier, J-S., Feldman, L.S., Fried, G.M., & Harley, J.M. Get Over It: Surgical Residents’ Responses to Simulated Harassment. A Multi-Method Study (2025). Journal of Surgical Education, 82(3), 1-10. DOI.10.1016/j.jsurg.2024.103397 This version of the file includes additional details in the Supplemental Material C/3: Simulation Scenario Progression Outline along with some grammatical edits. Funded by: Social Sciences and Humanities Research Council of Canada 430-2020-00573 awarded to PI, Jason M. Harley IRB Study Number A07-B81-22B IRB Study Name: Understanding medical trainees’ knowledge and attitudes towards harassment
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,148 | 0,015 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».