Level of and Motivation for Extracurricular Activity Are Associated with Academic Performance in the Veterinary Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this project were to determine the number of school-sanctioned extracurricular opportunities available to veterinary students and characterize the policies of school administrations toward extracurricular involvement and academic standing. Further, we sought to describe the level of extracurricular involvement of veterinary students, determine the association between extracurricular activity involvement and academic performance, and determine the motivation for extracurricular involvement of veterinary students. Survey data were obtained from 18 associate deans of colleges of veterinary medicine regarding the number of extracurricular student organizations within their school and administrative recommendations regarding student involvement. Another survey was administered and responded to by 665 veterinary students enrolled in curricular years 1-3 at Kansas State University and Texas A&M University regarding their extracurricular involvement. Associate deans of 11 schools responded that they make formal or informal recommendations to students about extracurricular activities, workload, and academic priority (61.1%). In a multivariate model, students who participated two times per week or more had a significantly higher overall grade point average (GPA) than students participating once per week (p<.0500). Students for whom the primary reason for participation was networking or social enhancement had a significantly lower overall GPA than students for whom the primary reason was gaining new knowledge and skills (p<.0500). These results indicate that student extracurricular involvement is a consideration for administrators when counseling students in academic difficulty. Moderate levels of extracurricular involvement can contribute to the academic success of students, but students should temper their level of involvement based upon their own motivations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».