Ethnic and racial minority students in U.S. entry-level dental hygiene programs: a national survey.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The United States is rapidly becoming a more multicultural society. Although minority groups are the fastest growing segment of the U.S. population, minorities are not pursuing careers in health care professions in the same proportions. The literature suggests that increasing the number of minorities in the health care professions will increase access to health care for minority populations and help non-minority health care professionals become more aware of and sensitive to minority issues. The results reported here are part of a larger national survey that examined the commitment of entry-level dental hygiene programs to ethnic/racial diversity. METHODS: A 19-item survey was mailed in 1998 to all 233 entry-level dental hygiene program directors in the United States. The survey was piloted using a random sample of six entry-level dental hygiene program directors in the United States. Data were collected on demographics, formal written mission statements that support ethnic/racial diversity, minority recruitment programs, and recruitment mechanisms. Data were analyzed using frequencies, chi-square, t-tests, F-tests and Pearson correlation coefficients. The response rate was 60.1% (140). RESULTS: Results indicate that 10.5% of dental hygiene students and 6.7% of dental hygiene faculty are members of ethnic/racial minorities. Results also indicate that Asian and Pacific Islander (API) students are not underrepresented in U.S. entry-level dental hygiene programs, but Asian and Pacific Islander faculty are. CONCLUSIONS: A statistically significant relationship was found between the percentage of 1) minority faculty and students in entry-level dental hygiene programs; and 2) minority students and minorities in the state where the entry-level dental hygiene program resides.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».