Attitudes toward Virtual Admissions Interviews among Applicants to a Veterinary School
Notice bibliographique
Résumé
Virtual interviews have gradually begun to be utilized in health professions education; however, the COVID-19 pandemic resulted in virtual interviews rapidly becoming commonplace for the 2020–2021 admissions cycle. This study aimed to evaluate attitudes toward and experience with virtual interviews of applicants to a veterinary medical college. All applicants to the Midwestern University College of Veterinary Medicine (MWU-CVM) were provided with a link to a voluntary, anonymous survey after completing a virtual interview with the program. A 27.5% response rate (114/415) was obtained. Responses indicate widespread acceptance of virtual interviews, with respondents noting they would be more likely to interview for an out-of-state program with a virtual interview option and most feeling more positively about the program after their virtual interview. In-person interviews were preferred by 62.3% of applicants, while 32.5% favored a virtual option. Most applicants (58.8%) applied to more than six schools, indicating a major burden of cost and time associated with veterinary college applications. Students who experienced technical difficulties were less likely to feel positively about the interview (p = .01). Overall, virtual interviews were viewed favorably by applicants, although many indicated a preference for an in-person interview when possible. Prioritizing an accessible technology platform and high-quality sound input/output for interviewers may help foster a more positive virtual interview for applicants. Virtual interviews are a viable option for veterinary admissions interviews associated with a positive applicant experience.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 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 ».