A magyarországi állatorvostan-hallgatók pályaválasztásának motivációs tényezői 2016 és 2020 között = Motivation factors for the Hungarian veterinary students’ carrier choice between 2016 and 2020
Notice bibliographique
Résumé
A szerzők kutatásának célja az volt, hogy felmérjék az állatorvostan-hallgatók pályaválasztásának motivációs tényezőit, így nagyobb eséllyel tudjuk feltölteni a szakterületi hiányokat is. A felmérés alapját képző kérdőívet a 2016 és 2020 között az Állatorvostudományi Egyetem állatorvos szakára, magyar nyelvű képzésre beiratkozó 548 hallgató töltötte ki. Az állatorvosdoktor szakot mindegyik hallgató első helyen jelölte meg, 73,9%-uk nő volt és a többségük kisebb városokból és Budapestről származott. A pályaválasztásnál a legtöbbet az elhelyezkedési esélyek, a szakma presztízse és a gyakorlatorientált képzések számítottak, de szintén fontos volt a hallgatói élet és az intézmény hírneve. | Background: Over the last few decades students’ expectations towards higher \neducation, including the veterinary studies, have changed significantly. Understanding students’ motivations is a prerequisite for adapting to these changes \nand helping them with career orientation, especially with the alarming shortages \nin certain veterinary fields. \nObjectives: The aim of our research was to survey the motivational factors of \nveterinary students' career choice. \nMaterials and Methods: The present study is based on a questionnaire which \nwas completed by 548 first-year students being enrolled into the Hungarian \nveterinary medicine course of the University of Veterinary Medicine Budapest \n(UVMB) between 2016 and 2020. \nResults and Discussion: All vet students applied for admission to UVMB as their \nfirst choice. The gender ratio did not change significantly over the surveyed years \nand 73.9% of the respondents were women. Most students started the university \nwithin 1-2 years after high school graduation, with an average age of 19.8 years, \nand came from Budapest and Pest County (altogether 41.8%). Vast majority of \nthe enrolled students was from different urban areas (33.8% from smaller towns, \n24.5% from Budapest and 20.8% from county seats) and only 20.8% came from \nrural circumstances. The most important motivational factors for veterinary education were job prospects, the prestige of profession and the practice-oriented \ncourses, but student life and the good reputation of UVMB were also important. \nThe motivational factors slightly differed between men and women. As regards \nto the information channels about the vet education and the admission process, \nalmost all vet students visited the governmental and university websites, and \nthey were mostly satisfied with their information content. The university publications, the UVMB Open Day and the educational exhibition were also preferred, \nbut less than half of the respondents visited the latter two. Communication via \nlandline telephone and high school career days were the least preferred ways of \ninformation collection.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,004 |
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 ».