An Overview of the Medical School Admission Process and Use of Applicant Data in Decision Making
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate current medical school admission processes and whether they differ from those in 1986 when they were last reviewed by the Association of American Medical Colleges (AAMC). METHOD: In spring 2008, admission deans from all MD-granting U.S. and Canadian medical schools using the Medical College Admission Test (MCAT) were invited to complete an online survey that asked participants to describe their institution's admission process and to report the use and rate the importance of applicant data in making decisions at each stage. RESULTS: The 120 responding admission officers reported using a variety of data to make decisions. Most indicated using interviews to assess applicants' personal characteristics. Compared with 1986, there was an increase in the emphasis placed on academic data during pre-interview screening. While GPA data were among the most important data in decision making at all stages in 1986, data use and importance varied by the stage of the process in 2008: MCAT scores and undergraduate GPAs were rated as the most important data for deciding whom to invite to submit secondary applications and interview, whereas interview recommendations and letters of recommendation were rated as the most important data in deciding whom to accept. CONCLUSIONS: This study underscores the complexity of the medical school admission process and suggests increased use of a holistic approach that considers the whole applicant when making admission decisions. Findings will inform AAMC initiatives focused on transforming admission processes.
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.
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 | 0,042 |
| 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 | 0,001 | 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 découle