Creation of a holistic admissions review process: A promising change designed to promote diversity and inclusion in nursing education
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The holistic admissions process employs a review strategy designed to assess an applicant's unique life experiences together with traditional measures of academic achievement. This process considers a broad range of factors that reflect an applicant's potential for professional success in the nursing field. The purpose of this initiative was to introduce a holistic admissions process at a nursing program that has historically utilized an academic metrics-based approach.Methods: The nursing program identified goals and targets for holistic admissions as a means to evaluate the process and to make informed decisions that support the aim of increased student diversity.Results: A team-based approach was used to develop criteria for holistic admissions. Shared values for characteristics of ideal nursing applicants were discussed first, and a literature review was conducted, focusing on predictors of success in nursing school and on the nursing licensure examination. Criteria were developed aimed at capturing the shared values, predictors of success, while also allowing applicants to ‘tell their stories’ during the application process. A student-facing application and applicant faculty review process were created. Benchmarks for monitoring diversity of the student population were identified.Conclusions: Our faculty task force developed and implemented a holistic admissions review process and generated plans designed to monitor the improved diversity of the student population. Faculty reflections highlight the value of pursuing this change and moving forward with holistic admissions in our nursing program.
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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 | 0,135 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».