Correlations between Pre-Veterinary Course Requirements and Academic Performance in the Veterinary Curriculum: Implications for Admissions
Notice bibliographique
Résumé
This study addressed how students' undergraduate science courses influence their academic performance in a veterinary program, and examined what implications this may have for the veterinary admissions process. The undergraduate transcripts and veterinary school rankings of current third-year veterinary students at Colorado State University were coded and analyzed. Because the study found no statistically meaningful relationships between the pre-veterinary coursework parameters and class rank, it could be concluded that veterinary schools may be unnecessarily restricting access to the profession by requiring long and complicated lists of prerequisite courses that have a questionable predictive value on performance in veterinary school. If a goal of veterinary schools is to use the admissions process to enhance recruitment and provide the flexibility necessary to admit applicants who have the potential to fill the current and emerging needs of the profession, schools may want to re-evaluate how they view pre-veterinary course requirements. One of the recommendations generated from the results of this study is to create a list of veterinary prerequisite courses common to all schools accredited by the Association of American Veterinary Medical Colleges. It is suggested that this might simplify pre-veterinary advising, enhance recruitment, and provide flexibility for admitting nontraditional but desirable applicants, without impacting the quality of admitted veterinary students.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».