Correlation of Pre-Veterinary Admissions Criteria, Intra-Professional Curriculum Measures, AVMA-COE Professional Competency Scores, and the NAVLE
Notice bibliographique
Résumé
Data consisting of preadmission criteria scores, annual and final cumulative grade point averages (GPAs), grades from individual professional courses, American Veterinary Medical Association Council on Education (AVMA-COE) Competency scores, annual class rank, and North American Veterinary Licensing Exam (NAVLE) scores were collected on all graduating DVM students at Kansas State University in 2009 and 2010. Associations among the collected data were compared by Pearson correlation. Pre-veterinary admissions criteria infrequently correlated with annual GPAs of Years 1-3, rarely correlated with the AVMA-COE Competencies, and never correlated with the annual GPA of Year 4. Low positive correlations occurred between the NAVLE and the Verbal Graduate Record Examination (GRE) (r=.214), Total GRE (r=.171), and the mean GPA of pre-professional science courses (SGPA) (r=.236). Annual GPAs strongly correlated with didactic course scores. Annual GPAs and final class rank strongly correlated (mean r=-.849), and both strongly correlated with the NAVLE score (NAVLE: GPAs mean r=.628, NAVLE: final class rank r=-.714). Annual GPAs at the end of Years 1-4 weakly correlated or did not correlate with the AVMA-COE Competencies. The AVMA-COE Competencies weakly correlated with scores earned in didactic courses of Years 1-3. AVMA-COE Competencies were internally consistent (mean r=.796) but only moderately correlated with performance on the NAVLE (mean r=.319). Low correlations between admissions criteria and outcomes indicate a need to reevaluate admission criteria as predictors of school success. If the NAVLE remains the primary discriminator for veterinary licensure (and the gateway to professional activity), then the AVMA-COE Competencies should be refined to better improve and reflect the NAVLE, or the NAVLE examination should change to reflect AVMA-COE Competencies.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,015 | 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 ».