Predictors of Success in a UK Veterinary Medical Undergraduate Course
Notice bibliographique
Résumé
Admission procedures for veterinary undergraduate training programs often include an interview as well as assessment of previous academic performance. In addition to pre-course factors, within-course factors such as performance in earlier years may play a role in determining success in the veterinary course. This study investigated the relationship between pre-course factors and within-course factors as predictors of success within the course. The study population consisted of six first-year cohorts, five second-year cohorts, four third-year cohorts, three fourth-year cohorts, and two fifth-year cohorts. There were a total of 1,347 students from the five-year Bachelor of Veterinary Medicine (BVetMed) program at the Royal Veterinary College (RVC). Data from these cohorts consisted of pre-entry demographic (sex, age, and nationality) and admission variables and within-course assessments. Logistic regression was used to examine the relationship between predictors and outcome. The study confirmed the value of previous academic performance in selecting students for the veterinary degree course but the value of interviews in the selection process was less clear. Within-course examination results were associated with later course outcome and high marks in continuous assessments were associated with overall success in the course. The study supports selection of students on the basis of previous academic performance but not interview scores. Continuous assessment and within-course examination results may be of value in identifying those students most likely to fail and therefore, those who need to be monitored and advised more closely.
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 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) | 0,001 | 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) | 0,008 | 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 ».