Admissions Procedures at the University of Veterinary Medicine Vienna, Austria
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE FOR THIS STUDY: The admission procedure implemented in fall 2005 in consequence of new laws passed in summer 2005 is described and evaluated. The general set-up, the underlying considerations, and the changes resulting from the establishment of this procedure are presented. METHODOLOGY: Admission variables and demographic information (sex, age, nationality) for 172 students who entered their first academic year at the University of Veterinary Medicine Vienna (VUW) and their academic performance measured according to their results in the three first-year examinations (successful versus unsuccessful) were assessed. Logistic regression was used to examine the relationship between predictor and outcome. RESULTS: Regression analysis indicates that Austrian students were more likely to be unsuccessful than German students (R(2) = 0.366, p < 0.001). Previous school performance was the best predictor for success in the Austrian cohort (R(2) = 0.196; p < 0.001), whereas the personal interview scores provided the best predictor in the German cohort (R(2) = 0.122; p < 0.05). CONCLUSION: This study supports our existing selection practices relating to cognitive and non-cognitive skills. The number of strugglers may be reduced on the basis of an admissions procedure, but struggling may not be excluded by the existing selection practices, which do not assess a specific threshold but are related to a score-ranking system and a predefined number of available openings in the program.
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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 | 0,018 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,031 | 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 ».