Personality Preference Distribution of Dental Students Admitted to One Dental School Using Different Selection Methods
Notice bibliographique
Résumé
This study sought to determine whether using the Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) would detect differences in personality preferences in first-year dental students admitted to the same dental school through different admission methods. First-year dental students admitted in 2000 and 2001 were given the MBTI instrument during orientation prior to the start of classes. In fall 2000, the Class of 2004 had 140 students, with 116 in the traditional track and twenty-four in the parallel problem-based learning (PBL) track. In fall 2001, the Class of 2005 had 144 students, all enrolled in the PBL curriculum. All students admitted to the PBL track had experienced a process that included evaluation of their participation in a small group. Students in the traditional track had individual interviews with faculty members. Both student groups were required to meet the same baseline grade point average and Dental Admission Test standards. In 2000, the PBL students showed personality preferences that were distinctly different from the personality preferences of traditional track students in the categories of Extroversion (89 percent PBL, 44 percent traditional) and Thinking (72 percent PBL, 39 percent traditional). In 2001, the all-PBL class retained the trend towards Extroversion (69 percent). This study suggests that admission method may effectively change the personality preference distribution exhibited by the students who are admitted to dental school.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».