Who gets into medical school? Comparison of students from rural and urban backgrounds.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Being of rural origin is one of the few predictors of whether medical students choose either family or rural practice as a career. This study investigates what proportion of applicants are of rural origin, what their grades are, and whether they are accepted. DESIGN: Mailed survey using the postal codes of Ontario medical school applicants' residences when they attended secondary school to link them to communities. Applicants of rural origin were defined as having attended secondary school while residing in communities with core populations of fewer than 10 000 people. SETTING: Province of Ontario, its six medical schools, and its 1 500 000 rural citizens (13% of the total population). PARTICIPANTS: All 4948 applicants to Ontario medical schools in 2002 and 2003 who had gone to high school in Ontario. MAIN OUTCOME MEASURES: Proportion of rural applicants among all applicants in the given years. Mean grade point averages (GPA) and Medical College Admission Test (MCAT) scores attained by applicants of both urban and rural origin. Proportion of rural students among all students admitted to medical schools. RESULTS: While 13% of the Ontario population is rural, only 7.3% of Ontario applicants to medical school were of rural origin (P < .001). On average, the GPAs of applicants of rural and urban origin were identical at 3.42 (P = .995 not significant [NS]). The MCAT scores averaged 8.9 for applicants of rural origin and 9.0 for applicants of urban origin (P = .36 NS). Applicants of rural origin were admitted to medical school as frequently as applicants of urban origin (1:5.6 vs 1:4.7, P = .139 NS). CONCLUSION: Although students of rural origin in Ontario apply to medical school less frequently than students of urban origin do, those that do apply have similar grades to those of urban applicants and are equally likely to be accepted.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».