Financial challenges faced by Physician Assistant students when seeking financial assistance to attend PA schools in Canada - A Survey based approach
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Physician Assistant (PA) students find it challenging to obtain aid and/or loans to fund their PA school tuition costs in addition to their living expenses in Canada especially through private institutions. At present, there is no research as to why obtaining loans is challenging for PA students in Canada. The main goal of this study was to identify what reasons financial institutions proclaim when refusing a loan application to fund PA schools in Canada. Methods: We used a survey-based approach to gather our data. Online surveys were distributed to all three PA schools in Canada to obtain a higher number of responses. Results: Our results show that 39.6% of the participants stated that they worried about financial burden in PA school fairly often while 30.2% stated that they worried very often. 33.9% of the participants stated that their mental health was fair during PA school while 9.4% of the participants stated that their mental health was poor during PA school. 48.6% of the participants stated that it was extremely difficult to obtain private loans from financial institutions. Conclusion: This study showed that obtaining funding for PA schools from financial institutions in Canada is challenging as we expected. The survey respondents provided various reasons for why this is the case which were explored throughout the paper. Students were also stressed in PA school and most participants rated their mental health as poor or fair in our study.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».