MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2084775938 · doi:10.1136/vr.164.19.583

Admissions processes at the seven United Kingdom veterinary schools: a review

2009· review· en· W2084775938 sur OpenAlexaff
N. P. H. Hudson, Susan Rhind, L.J. Moore, Susan Dawson, Margaret Kilyon, Kisha Braithwaite, James Wason, Richard J. Mellanby

Notice bibliographique

RevueVeterinary Record · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensRoyal College of Physicians and Surgeons of Canada
Organismes subventionnairesUniversity of Cambridge
Mots-clésVeterinary medicineMedicineKingdomFamily medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The major challenge in veterinary undergraduate admissions is to select those students with most suitability for veterinary training and careers from a large and diverse pool of applicants with very high academic ability. This paper describes a review of the admissions processes of the seven veterinary schools in the UK. There was significant commonality in the entry requirements and the criteria upon which the schools made decisions on candidates. There was some variation in the procedures used by individual schools to select candidates, but common themes existed within these processes. All of the schools evaluated both academic and non-academic factors for individual applicants, and all used interviews in some format as a selection tool after an initial short-listing process. The procedures and approaches to selection processes are compared and discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,279
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,188 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations13
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVeterinary RecordMême sujetMedical Education and AdmissionsTravaux en français237 207