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Enregistrement W2119566453 · doi:10.3138/jvme.28.3.122

Veterinary School Admission Interviews, Part 2: Survey of North American Schools

2001· article· en· W2119566453 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Grant H. Turnwald, Marlee M. Spafford, J D Bohr

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychologyVeterinary medicineMedical educationFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study of veterinary school admission interview practices across the USA and Canada was conducted in 1999. All 31 schools responded. INTERVIEW USE: Eighty-four percent of the veterinary schools interview applicants. Veterinary schools are more likely to interview resident than non-resident applicants (62% interviewed >or=49% of their resident applicants, while 77% interviewed or=77%). The five most common characteristics and skills the veterinary admission interview is intended to assess are communication skills, maturity, motivation for and interest in veterinary medicine, interpersonal skills, and knowledge of the veterinary profession (>or=92%). The least common characteristic or skill the veterinary admission interview is intended to assess is academic performance (23%). INTERVIEW FORMAT: Veterinary schools are most likely to offer one interview to a candidate (83%). A panel interview with between two and three interviewers is the predominant format employed (92%). The interview is of 20-45 minutes duration (88%), most commonly 30 minutes (50%). Interview questions most often address experiences in veterinary medicine, general background, and strengths and weaknesses (>or=85%). The level of interview structure is low to moderate (73%). The cold or blind interview (where interviewers are denied access to all or part of the written application) is employed by 50% of the interviewing veterinary schools. INTERVIEWERS: Interviewing veterinary schools assign interviewing to faculty veterinarians (100%). Some level of interviewer training is usually provided (87%); the most common mode of training is distribution of printed material (86%). SUMMARY AND RECOMMENDATIONS: The veterinary admissions interview is similar to that employed by schools of medicine, optometry, and dentistry, with the exception that veterinary schools are more likely to use panel interviews, to fix the interview weight in selection decisions, and to employ a cold or blind interview (these differences provide an opportunity to increase interview reliability and validity). Interview reliability and validity can be further improved by increasing interviewer training and interview structure, ensuring that the interview's format is consistent with its purpose, and identifying behavioral characteristics that are consistent with successful practice.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,460
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,102 · 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

Citations14
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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