Evaluation of Applicants to Predoctoral Dental Education Programs: Review of the Literature
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
This review finds that college GPA and DAT scores provide dental schools in the United States and Canada with defensible methods for selecting students. College GPA seems the best predictor of academic performance in dental school. The academic average (AA) of the DAT is a better predictor than is the perceptual ability test (PAT), but dental educators who believe that evidence of manual dexterity or perceptual ability must be a part of the admissions decision can find enough supporting evidence to justify doing so. When added to college GPA and the AA, information from the PAT may in fact enhance predictability. There is also evidence, however, that manual skills can be learned during routine dental curricular experiences. Overall, conventional admissions criteria at best account for about 40 percent of the variance in dental school performance, and most of this variance occurs during the early years of the curriculum. Studies are lacking for evaluating criteria that may predict success in admitting students for preferentially addressing current challenges, including achieving diversity of the workforce, ensuring access to care for all, interprofessional health care, ethics and professionalism, filling faculty positions, and conducting needed research. Schools should periodically validate all of their admissions criteria against expected performances and make corresponding adjustments.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle