In-depth analysis of ChatGPT’s performance based on specific signaling words and phrases in the question stem of 2377 USMLE step 1 style questions

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Link zu diesem Datensatz	https://d-nb.info/1339362333
Titel	In-depth analysis of ChatGPT’s performance based on specific signaling words and phrases in the question stem of 2377 USMLE step 1 style questions / by Leonard Knoedler, Samuel Knoedler, Cosima C. Hoch, Lukas Prantl, Konstantin Frank, Laura Soiderer, Sebastian Cotofana, Amir H. Dorafshar, Thilo Schenck, Felix Vollbach, Giuseppe Sofo, Michael Alfertshofer
Person(en)	Knoedler, Leonard (Verfasser) Knoedler, Samuel (Verfasser) Hoch, Cosima C. (Verfasser) Prantl, Lukas (Verfasser) Frank, Konstantin (Verfasser) Soiderer, Laura (Verfasser) Cotofana, Sebastian (Verfasser) Dorafshar, Amir H. (Verfasser) Schenck, Thilo (Verfasser) Vollbach, Felix (Verfasser) Sofo, Giuseppe (Verfasser) Alfertshofer, Michael (Verfasser)
Organisation(en)	SpringerLink (Online service) (Sonstige)
Umfang/Format	1 Online-Ressource.
Persistent Identifier	URN: urn:nbn:de:101:1-2408182124589.966455449802 DOI: 10.1038/s41598-024-63997-7
URL	https://doi.org/10.1038/s41598-024-63997-7
Zeitliche Einordnung	Erscheinungsdatum: 2024
DDC-Notation	616.075 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sprache(n)	Englisch (eng)
Beziehungen	Enthalten in: Scientific reports (Bd. 14, 12.6.2024, Nr. 1, date:12.2024: 1-9)
Sachgruppe(n)	610 Medizin, Gesundheit

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