Success at Veterinary School: Evaluating the Influence of Intake Variables on Year-1 Examination Performance
Notice bibliographique
Résumé
A major challenge in admissions to veterinary medical degrees is to select those students most suitable for clinical training programs and careers from a large pool of applicants with very high academic ability. Predicting the success of students in a veterinary course is challenging, and relatively few objective studies have been undertaken to identify factors that facilitate progression through this educational experience. Prior educational attainment is considered by some to be a good predictor of success at undergraduate level. The aims of this study were to analyze intake data such as educational history and demographic factors of students entering the University of Edinburgh and to investigate possible relationships between these data and academic performance in the first year at veterinary school. Data were collated for three veterinary intakes, including school qualification, subjects, grades, grade point average (GPA), degree classification, domicile, gender, and age. Performance was measured by marks achieved in first-year veterinary degree examinations. Relationships between marks and the influence of intake variables were statistically analyzed via ANOVA. For school-leaving entrants, the presence of straight A grades in school was linked to better exam performance. Students with an A grade in Chemistry or Biology performed better; A grades in Mathematics and Physics did not show such a consistent linkage with performance. Higher GPA was associated with better performance in first year for students in a graduate entry program. This study shows prior educational attainment does appear to be linked with subsequent performance in the first year at veterinary school.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».