Predicting Admission and Future Performance of Veterinary School Applicants: Evaluation of Scores of Self-Reported Animal Experience and Rural Versus Urban Background
Notice bibliographique
Résumé
Admission to veterinary school is generally based on academic and non-academic measures. Descriptions of animal or veterinary experience and rural versus urban background are often sought from applicants, but little is objectively known about their impact on admission success or future performance. We evaluated scores from written descriptions from 590 veterinary school applicants for the nature and extent of self-reported animal experience. For those admitted to the program, we compared animal experience and rural versus urban background to performance in discipline-based courses, professional skills courses, clinical rotations, and the North American Veterinary Licensing Exam (NAVLE). More than 98% of applicants reported animal experience, with small animal veterinary experience most reported. There was no difference in animal experience or background between successful and unsuccessful applicants, but rural and urban applicants reported different experiences. There was a small correlation between small animal experience and performance in clinical rotations (.21), a small negative correlation between rural background and NAVLE performance (-.23), but otherwise, no significant correlations between animal experience or background and future performance. These findings suggest that scores of self-reported animal experience do not provide predictive information on applicants, or, alternatively, that the nature and extent of animal experience, the methods used to score these experiences, and/or the measures assessed during veterinary school need to be explicitly defined to ensure that we are capturing the appropriate information. More investigation into the scoring and impact of animal experience and background on applicant performance in the DVM program and success in a veterinary career is warranted.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».