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Enregistrement W2185134705 · doi:10.1002/j.0022-0337.2011.75.12.tb05217.x

Predictors of Academic Performance for Applicants to an International Dental Studies Program in the United States

2011· article· en· W2185134705 sur OpenAlexaboutno aff
Gabriela Pitigoi‐Aron, Patricia A. King, David W. Chambers

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest of English as a Foreign LanguageTest (biology)Medical educationDiversity (politics)PsychologyPredictive valueEducational measurementFixed prosthodonticsMedicineFamily medicineDentistryMathematics educationEnglish languagePolitical sciencePedagogyCurriculum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The number of U.S. and Canadian dental schools offering programs for dentists with degrees from other countries leading to the D.D.S. or D.M.D. degree has increased recently. This fact, along with the diversity of educational systems represented by candidates for these programs, increases the importance of identifying valid admissions predictors of success in international dental student programs. Data from 148 students accepted into the international dental studies program at the University of the Pacific from 1994 through 2004 were analyzed. Dependent variables were comprehensive cumulative GPA at the end of both the first and second years of the two-year program. The Test of English as a Foreign Language (TOEFL) and both Parts I and II of the National Board Dental Examination (NBDE) were significant positive predictors of success. Performance on laboratory tests of clinical skill in operative dentistry and in fixed prosthodontics and ratings from interviewers were not predictive of overall success in the program. Although this study confirms the predictive value of written tests such as the TOEFL and NBDE, it also contributes to the literature documenting inconsistent results regarding other types of predictors. It may be the case that characteristics of individual programs or features of the applicant pools for each may require use of admissions predictors that are unique to schools.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,447
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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