The Impact of COVID-19 on Pre-Veterinary Opportunities and Recommendations for DVM Admissions
Notice bibliographique
Résumé
During the summer of 2020, a survey-based study was conducted at North Carolina State University, a land-grant university, to evaluate the impact of COVID-19 on pre-veterinary students' ability to gain experience hours for Doctor of Veterinary Medicine (DVM) admissions. Of the 286 respondents (47% of the respondent pool), 92% reported losing at least one animal, veterinary, research, extracurricular, or work opportunity due to COVID-19, and 59% were not able to find a replacement. Of the lost experiences, 74 (20.8%) were for academic credit, resulting in 131 total academic credit hours lost, while only 12 credit hours were gained via alternative experiences. Of respondents, 30% (29.7%) identified as applicants of the 2020-2021 Veterinary Medical College Application Service (VMCAS) cycle. More than half (52.6%) of the sample identified being concerned about the strength of their VMCAS experiences due to these lost opportunities. Many respondents reported considering delaying application submissions by taking a gap year (17.5%) or having had their intended graduation timeline affected (14.8%). Since the majority of veterinary colleges utilize a holistic review process, this study provides a basis for understanding the effects of COVID-19 on the duration, depth, and diversity of experiences gained by future DVM applicants. This article also provides recommendations for DVM admissions adaptations based on the outcomes of the data.
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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 | 0,002 | 0,017 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».