Predicting Academic Difficulty in Veterinary Medicine: A Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
A veterinary education is costly and time-consuming, so it is in the best interests of applicants and colleges alike that admissions processes be fair and select applicants who are likely to succeed. We employed a case-control study to explore whether any of 28 admissions variables used by a veterinary college located in the Midwest region of the United States predicted which students would encounter academic difficulty in the veterinary curriculum. Participants were selected from the veterinary classes admitted between 2008 and 2017. We defined academic difficulty cases ( n = 55) as any students dismissed from the program or placed on academic probation. Controls ( n = 220) were selected at random from the same classes, excluding the academic difficulty cases, students with honor code violations, or any who had exited the program early for any reason other than participation in a concurrent program. Admissions variables included gender, citizenship, underrepresented status, state of residence, age, interview scores, GPA (science), GRE scores, undergraduate credits, participation in honors courses, community college credits, repeats/withdrawals of required undergraduate courses, course load, and admissions committee review criteria including work experience, animal/vet experience, references, essays, leadership, personal development, special circumstances, and overall committee score. Zero-order correlations for academic difficulty were significant for underrepresented status, age, GPA (science), verbal and quantitative GRE scores, repeats/withdrawals, and references. When combined in logistic regression, only science GPA, verbal GRE, and references significantly and independently predicted struggler status.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».