Dental Student Enrollment and Graduation: A Report by State, Census Division, and Region
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to provide descriptive data on the presence of dental schools, dental school graduates, instate enrollment, and interstate dental education agreements for U.S. states, districts, and regions. This information may be helpful in deciding to open or maintain a dental school. Data from the American Dental Association (ADA), American Dental Education Association (ADEA), and U.S. Census Bureau were used to conduct cross-sectional comparisons for states, census divisions, and regions for 2000. In 2000, there were fifty-four dental schools in thirty-two states and the District of Columbia. Total graduation across 1990-2000 was 43,289 dentists. Over half (56 percent) of the graduates were from public schools. The distribution of schools and graduates differed by geographic region. Alaska, Utah, Hawaii, and Nebraska were outliers with respect to high and low numbers of dental schools in states, in-state enrollment, and dentists to population. U.S. states, districts, and regions vary widely on the number of dental schools, dentists to population, first-year dental school enrollees, and dental school graduates. Further assessment on additional factors such as dental health provider shortage areas, state oral health status, and attractiveness of locations to dentists is needed to more fully understand the impact of these factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».