Nurse anesthesia student’s personality characteristics and academic performance: A big five personality model perspective
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this correlational research was to assess the association between the Five Factor Model (FFM) of personality traits and the grade point average (GPA) of students enrolled in a nurse anesthesia program (NAP). This research was conducted to identify a more objective way to evaluate a prospective students’ personality that correlates with academic success in a NAP.Methods: The Program Directors of students enrolled in NAPs throughout the United States were randomly contacted to assist with the data collection. The FFM of personality traits inventory and question requesting the student to self-report their GPA were then forwarded to the student.Results: Upon completion, the data was analyzed using SPSS 22.0. The results demonstrated a significant correlation, indicating that the dimensions of personality were significantly related to GPA. The dimensions of personality accounted for 12% of the variance in GPA. An examination of individual regression coefficients revealed that the personality trait, conscientiousness, was significantly and positively related to GPA.Conclusions: Nurse anesthesia admission committees can use this personality inventory to better guide them in selecting candidates for their program. Used in conjunction with the more traditional admissions criteria; NAPs can be better positioned to select students more objectively that will be successful in their program, hence leading to lower attrition rates.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».