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Enregistrement W7099285859

RESEARCH ARTICLE What information is provided in transcripts and Medical Student Performance Records from Canadian Medical Schools

2015· article· en· W7099285859 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueOlfactory and Sensory Function Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)StandardizationLimitingSelection (genetic algorithm)Medical schoolMedical recordMedical researchOrder (exchange)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Resident selection committees must rely on information provided by medical schools in order to evaluate candidates. However, this information varies between institutions, limiting its value in comparing individuals and fairly assessing their quality. This study investigates what is included in candidates’ documentation, the heterogeneity therein, as well as its objective data. Methods: Samples of recent transcripts and Medical Student Performance Records were anonymised prior to evaluation. Data were then extracted by two independent reviewers blinded to the submitting university, assessing for the presence of pre-selected criteria; disagreement was resolved through consensus. The data were subsequently analysed in multiple subgroups. Results: Inter-rater agreement equalled 92%. Inclusion of important criteria varied by school, ranging from 22.2 % inclusion to 70.4%; the mean equalled 47.4%. The frequency of specific criteria was highly variable as well. Only 17.7 % of schools provided any basis for comparison of academic performance; the majority detailed only status regarding pass or fail, without any further qualification. Conclusions: Considerable heterogeneity exists in the information provided in official medical school documentation, as well as markedly little objective data. Standardization may be necessary in order to facilitate fair comparison of graduates from different institutions. Implementation of objective data may allow more effective intra- and inter-scholastic comparison.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,133
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,133
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0100,013
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,158 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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