MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4252056869 · doi:10.21203/rs.2.13069/v2

Medical career expectations of academically talented high school students: A nationwide cross-sectional study in China

2020· preprint· en· W4252056869 sur OpenAlexaff
Hongbin Wu, Leisi Pei, Shan Li, Jiang Cheng

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Education and Admissions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyChinaMedical educationPsychologyMedicineMathematics educationPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Academically talented high school students (ATHSSs), an exceptional cohort, are not well studied for their career expectations, especially for those with medical career expectation (MCE). Nowadays, the public perception of the medical profession is changing in China. The purpose of this study was to answer questions about ‘is medicine attractive for ATHSSs and ‘what factors affect medical career expectations (MCE) for ATHSSs’ in China. Methods: A total of 16,479 representative ATHSSs in senior three completed a questionnaire and four different academic tests. Frequency statistics showed the proportion of ATHSSs with MCE. Unpaired t-tests were performed to find out the differences in demographics, family background, and academic performance between students with and without MCE. The logit models analysis were applied to explore the potential factors that affected the MCE of this exceptional group of students. Results: ATHSSs with MCE accounted for 20.6% (ranking 7/18) of the respondents. They were more likely to be female, came from relatively poorer families, lived in a rural area, and performed significantly worse in all academic tests except for mathematics, compared with those without MCE. In addition, the results revealed that gender (β=-0.436, p<0.01), region of hometown (β=-103, p<0.1), mother’s years of schooling (β=-0.019, p<0.05), and father’s occupational status (β=-0.005, p<0.01) contributed significantly to the MCE of academically talented students. Better performance in mathematics affected the MCE of ATHSSs taking the liberal arts and science tests differently. Conclusions: We found the medical career is becoming unattractive to academically talented students and the medical career may be loosing their aura in China. Students who have medical career expectations are likely to be females and to have a weak family background. We discuss implications for medical education.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,530
Écart entre enseignants0,409 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch SquareMême sujetMedical Education and AdmissionsTravaux en français237 207