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Enregistrement W2945503502 · doi:10.21815/jde.019.018

Should the U.S. Adopt a National Dental Clinical Licensure Examination? Two Viewpoints

2019· article· en· W2945503502 sur OpenAlexaff
Joseph E. Gambacorta, Natalie Jeong, Mary MacDougall, Riki Gottlieb, Jeffery B. Price, Robin Reinke

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueOccupational and Professional Licensing Regulation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAmerican Dental Education Association
Mots-clésLicensureViewpointsMedical educationMedicinePsychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Point/Counterpoint article examines the need for and potential impact of implementing a national clinical examination for initial licensure in dentistry. Viewpoint 1 supports a national licensure exam that meets the clinical exam's credentialing requirement for licensure in every state. According to this viewpoint, a national exam will reduce costs, enhance portability of graduates, simplify the transition from dental school to practice or specialty training programs, and standardize requirements for licensure between states. Viewpoint 2 opposes a national licensure exam. This viewpoint supports individual states' dental board decision making process, which is based on identifiable state-specific criteria. The ability to prioritize needs at the state level allows for higher exam standards, easier modifications, more focused requirements, and better calibration in specific exam areas. Viewpoint 2 argues that the delicate balance between licensure agencies and organized dentistry in each state, as well as the involvement of dental schools in the licensure process, must be preserved. This Point/Counterpoint concludes with a joint statement about the prospects for adoption of a national licensure exam.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0230,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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