The Italian Veterinary Medicine Admission Test: Analysis of Student Intake in the Years 2007, 2008, and 2009, and of the Test's Relationship with Students' Academic Careers
Notice bibliographique
Résumé
The present paper analyzes the admission test administered to candidates to the veterinary medicine program in Italy for the academic years 2007-2008, 2008-2009, and 2009-2010 nationwide as well as the University of Pisa student intake from 2001-2002 through 2009-2010, comparing the relationship between the admission test and students' academic careers at Pisa. This paper finds that the Italian system of a locally enforced fixed intake number does not select the best possible candidates for admission because (1) there are significant variations in the candidates' preparation among the different locations where the test is held, (2) the subjects tested are not equally selective in identifying the best candidates, and (3) there is a very strong relationship between candidates' performance on the admission test and the subsequent academic career of the admitted candidates. In its findings, this study in part contradicts what is commonly believed by the Italian veterinary medicine community, and, as a result, it is extremely important that care is taken in the decision-making process-in the process, that is, of identifying a fixed intake number and of selecting the subjects to be tested on the admission test.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».