Association Between Prerequisites and Academic Success at a Canadian University’s Pharmacy Program
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To identify pharmacy prerequisites associated with academic success in the current Bachelor of Science in Pharmacy (BSP) program and anticipated success in the planned Doctor of Pharmacy (PharmD) program at the University of Saskatchewan. Methods. Statistical analysis was conducted on retrospective data of the grades of 1,236 pharmacy students admitted from 2002 to 2015. BSP success was calculated using a weighted average of all required courses within the BSP program. Anticipated success in the PharmD program was calculated from the BSP grades after excluding PharmD prerequisites currently part of the BSP. Models of BSP and PharmD prerequisites and demographic variables associated with pharmacy program success were constructed using stepwise and forced linear regression. Results. For the current BSP program, modelling explained more than half of academic success in year 1. Explicable variance declined each year, explaining less than 20% in year 4. After removing PharmD prerequisites from the program, the BSP prerequisites associated with success were the same as the first model but explained less of the variance in years 1 and 2. Using both BSP and the new PharmD prerequisites explained nearly three-quarters of the variance in year 1 for the remaining pharmacy courses. Explicable variance increased slightly in year 2, declined to approximately two-thirds in year 3 and just over one-half in year 4. Conclusion. Consistency of instructor and course content, along with instructional design and higher-level learning, may explain these stronger associations for the PharmD prerequisites.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».