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Enregistrement W2103714974 · doi:10.3138/jvme.28.1.22

Application of Admissions Criteria to Applicants with Practice versus Non-Practice Career Goals in North American Schools/Colleges of Veterinary Medicine

2001· article· en· W2103714974 sur OpenAlexvenueno aff
John F. Van Vleet

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVeterinary medicineWork (physics)Medical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The study was intended to determine whether North American veterinary schools/colleges apply admissions criteria differently to applicants with practice versus non-practice career goals. METHODOLOGY: A written questionnaire with seven queries on admissions criteria was sent to the associate deans for academic affairs at each of the 31 North American veterinary schools/colleges. RESULTS: Questionnaires were completed and returned by 25 of the 31 institutions. The responses were summarized and individual comments were compiled. For veterinary and animal experience, similar amounts but different types of experiences were acceptable to most institutions for applicants with practice versus non-practice career goals. The required pre-veterinary course work was not different for the two groups of applicants. The backgrounds of mentors providing written evaluations were often allowed to be different for the two groups of applicants. The responses expected in applicant interviews were different for the two groups for queries related to veterinary and career experiences and knowledge of specific career areas but were similar for various basic qualities and skills expected of all applicants. CONCLUSION: Although institutions vary, North American veterinary schools/colleges tend to apply admissions criteria differently to applicants with practice versus non-practice goals, except for pre-veterinary course requirements.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,383 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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