Factors Affecting Track Selection by Veterinary Professional Students Admitted to the School of Veterinary Medicine at the University of California, Davis
Notice bibliographique
Résumé
Factors affecting track selection before admission to the School of Veterinary Medicine at the University of California, Davis, and factors affecting change of tracks after the first two years of the curriculum were investigated by means of a survey of the 118 students of the graduating class of 2009. The student's background experience before admission to the School of Veterinary Medicine and other personal reasons were significant factors affecting small-animal and mixed-animal track choices. The student's background experience before admission to the School of Veterinary Medicine was the only significant factor for choosing the zoological track. The most significant factor for students to change their track from the mixed or zoological track to the small-animal track was background experience before admission to the School of Veterinary Medicine. Anticipated increased employment opportunities after graduation was the most significant factor for students to change their track from the mixed- or small-animal track to the zoological track. Other personal reasons was the significant variable for students to change their track from small-animal or zoological to mixed-animal track. Thus, to increase the number of students interested in tracks with lower enrollment, exposure of potential applicants to experience relevant to that track before admission and Admissions Committee selection criteria are likely to increase the odds of students' choosing that track.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».