The Pathway to Dentistry for Minority Students: From Their Perspective
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
The small number of minorities in the field of dentistry is a serious concern. While the United States as a whole has become more diverse with minorities making up 25 percent of the total U.S. population, only a handful (14 percent) are currently practicing dentistry, and only 11 percent entering dental schools are underrepresented minorities. Pipeline, Profession, & Practice: Community-Based Dental Education is a national foundation-sponsored program designed to address this issue in dental education. To understand the reasons why dentistry attracts so few underrepresented minority (URM) students, we conducted focus groups and in-depth interviews to determine the challenges facing minority students when they apply to and attend dental school. Ten focus groups were conducted with a total of ninety-two minority students (fourteen undergraduate students and seventy-eight students currently enrolled in dental schools) at six universities in four geographic regions. In addition, four in-depth interviews were held with faculty advisors who teach, mentor, and recruit minority students. The major findings of the study are as follows: 1) early and frequent exposure to dentistry and dentists in practice is essential for minority students to consider this profession; 2) while many dental schools have earnestly tried to recruit minority applicants, most URM students find out about dental programs by a family member or friend and not as a result of an intentional recruiting effort; and 3) hearing directly from minority students could be a solid first step in understanding the dental school experience from a different vantage point. This study has important implications for the methods dental schools use to both recruit minority students and foster a learning environment that is sensitive to students from diverse backgrounds.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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