Does academic interest play a more important role in medical sciences than in other disciplines? A nationwide cross-sectional study in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research examining the effects of academic interest on students learning achievement across various disciplines, especially a comparison of the effects of academic interest between medical sciences and other disciplines, is still scarce. This study addressed this gap by answering 'does academic interest play a more important role in medical sciences than in other disciplines?'. METHODS: A retrospective cross-sectional study, based on a large project of the National Undergraduate Student Development Survey (NUSDS) conducted by the Ministry of Education of China and Peking University in 2014, was designed to explore the role of academic interest in medical sciences and other disciplines. The participants were resampled to better represent the national distribution of undergraduate students in terms of their demographic characteristics. Specifically, survey data from 54,398 undergraduate students from 87 Chinese universities and colleges were used to address our research questions. We then used the propensity score matching (PSM) model to estimate the effect of academic interest on academic achievement and to compare the effects across different disciplines. RESULTS: Academic interest had a significant positive impact on academic performance, with an effect size of 2.545 (p = 0.000). Specifically, the effect sizes for the disciplines of medical sciences, humanities, social sciences, natural sciences and engineering were 2.310 (p = 0.000), 2.231 (p = 0.000), 2.016 (p = 0.000), 3.840 (p = 0.000) and 2.698 (p = 0.000), respectively. The results show that no particular academic interest in medical sciences is needed to achieve academic success when compared with natural sciences and engineering programmes, but success in medical sciences requires more academic interest than success in humanities or social sciences. CONCLUSIONS: This study clarifies the effect of academic interest on undergraduates' academic achievement while controlling for their demographic characteristics and family factors. The results provide insights into the role of academic interest in academic performance across various disciplines and can inform the college admissions practices of both institutions and high school students in China.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».