Undergraduate Rigor Scores: Do They Predict Achievement in Veterinary School?
Notice bibliographique
Résumé
The relations between potential indicators of undergraduate rigor and subsequent achievement in professional school are not clear; some studies have shown that greater undergraduate selectivity is associated with greater achievement in medical science programs, while others have not. We sought to determine the extent to which indicators of undergraduate rigor were associated with achievement in veterinary school. Participants were graduates from three cohorts. The predictors were undergraduate GPA (UGPA), plus five rigor scores-degree or number of undergraduate credits, number of honors courses, number of withdrawals from or repeats of prerequisite science courses, number of part-time semesters, and ratio of community college credits to total college credits. The outcomes were the veterinary medicine cumulative GPA (CVM GPA), Qualifying Exam scores, and North American Veterinary Licensing Exam scores. Using correlations corrected for range restriction, we regressed each outcome on the five rigor scores and UGPA for each of the three graduating cohorts. In most cases, indicators of undergraduate rigor did not predict subsequent achievement in veterinary school; however, in two comparisons, number of honors courses taken as an undergraduate predicted subsequent achievement. UGPA, as expected, predicted CVM GPA. Admissions committees may want to reevaluate whether they include undergraduate rigor when considering admission to their programs, with the caveat that our findings are specific to our institution and are not generalizable.
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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 | 0,018 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».