The predictive value of two on-site selection methods of undergraduate nursing students: A cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Nursing programs aim to select students who will succeed in theoretical studies and in clinical practice, and who are suitable for the profession. Recent literature has suggested an assessment of cognitive and non-cognitive skills in nursing student selection. The aim of this study is to compare the predictive value of two on-site selection methods used in nursing student selection, namely, psychological aptitude tests and literature-based exams. A cohort study was conducted. Students admitted to four undergraduate Bachelor of Science nursing programs at one Finnish nursing school between 2002 and 2004 (N = 626) were allocated into two cohorts based on the on-site selection method. Follow-up data was collected at two measurement points (May 2004–May 2009). The multimethod data collection included the use of admission archives (entrance exam scores), study records (study success) and a structured self-report questionnaire (knowledge and skills). Statistical data analysis was undertaken. According to the results, the two on-site selection methods produced very similar results regarding their predictive value. Both of the on-site selection methods predicted knowledge and skills, and study success of nursing students to some extent, but only explained a small proportion of variance. To conclude, neither of the two on-site selection methods should be used alone when predicting knowledge and skills or study success of nursing students. Further longitudinal research is needed to investigate the predictive value of various on-site selection methods.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».