Unsuccessful Dietetic Internship Applicants: A Descriptive Survey
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We examined the demographic characteristics of applicants who applied and were unsuccessful in securing an internship position, what these applicants did afterward in their efforts to obtain an internship position, and which career paths they pursued. We also searched for any differences in eligibility between applicants who had not obtained an internship position and those who eventually were successful. METHODS: A 68-item online survey was administered. RESULTS: The study sample (n=84) was relatively homogeneous: female (99%), heterosexual (98%), Caucasian (70%), Canadian-born (75%), having English as a first language (73%), multilingual (40%), and having completed a previous degree (29%). Mean self-reported cumulative grade point average (3.35) exceeded the minimum (3.0) required by most Ontario internship programs. Over 25% eventually secured an internship position. Applicants who rated their packages strong in community nutrition were less successful in attaining an internship. Little difference in qualification was found between those who were eventually successful and not-yet-successful applicants. CONCLUSIONS: Unsuccessful applicants met academic and other requirements for admission to dietetic internship programs in Ontario. Insufficient training opportunities, costs associated with internship, and competition may be contributing to a loss of human potential in dietetics.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».