Forecasting Veterinary School Admission Probabilities for Undergraduate Student Profiles
Notice bibliographique
Résumé
Increased competition for veterinary school admission has created a need to determine whether individual students are likely to be successful candidates for veterinary school admission early in their undergraduate careers. Students invest considerable time and money in pre-veterinary courses of study, hoping for acceptance into professional veterinary school. A forecasting model was developed to predict the likelihood of students with particular characteristics gaining acceptance. Characteristics such as gender, age, size of high school, and ACT, are known upon entrance into college and can be used to determine the likelihood of an individual's being accepted. Data were gathered from the Louisiana State University College of Veterinary Medicine (LSU-CVM) admissions for all students applying to veterinary school for the classes of 2006 through 2008 from the top two agricultural programs in the state in terms of quantity of applicants to veterinary school: Louisiana State University and Louisiana Tech University. A one-way ANOVA was used to examine whether there were any statistical differences between known demographic and performance variables and acceptance into veterinary school. A logit forecasting model was then estimated to predict the likelihood of gaining acceptance into veterinary school based only on variables known early in the student's undergraduate career. Age, gender, and ACT scores were determined to be important variables in determining the likelihood of gaining admission. Overall, the forecasting model is of use in assigning probabilities of acceptance into veterinary school for specific student profiles, which can assist in one-on-one assistance from advisor to student.
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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 | 0,001 |
| 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 ».