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Enregistrement W2029557519 · doi:10.3138/jvme.34.3.356

Personality and Academic Performance of Three Cohorts of Veterinary Students in South Africa

2007· article· en· W2029557519 sur OpenAlexvenueno aff
H.S. van der Walt, G.E. Pickworth

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonalityPsychologyInclusion (mineral)Medical educationValue (mathematics)Big Five personality traitsAcademic achievementSocial psychologyMedicineMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To aid in selecting students for admission to undergraduate veterinary training, admissions procedures often take into account students' previous academic performance as well as the results of an interview. The study reported here investigated the relationship between personality and academic success. Students from three entry cohorts to the second year of study of a six-year BVSc program at the University of Pretoria completed the 16 Personality Factor Questionnaire. A meta-analytic approach was used to estimate the relationship between academic performance in two major final-year subjects and academic performance on entry, an interview score, and the personality factors. The study confirmed the value of previous academic performance and the interview in selecting students for the veterinary degree program. The findings also indicate that the inclusion of a measure of intellectual ability could be of value. The value of various personality characteristics in predicting good study habits and examination performance is highlighted by the study results: students were more successful if they were conscientious, emotionally stable, socially adept, self-disciplined, practical rather than imaginative, and relaxed rather than anxious. It appears worthwhile to consider including an appropriate personality questionnaire in the selection process to improve the accuracy of predictions of students' success. A sound personality make-up will not only increase the likelihood of academic success but should also be beneficial in the successful management of a veterinary practice and in enjoying veterinary science as a career.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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