Personality and a new Canadian Dental Association interview : implications for dental student selection
Notice bibliographique
Résumé
L'auteur a accordé une licence non exclusive permettant à la Bibliothèque et Archives Canada de reproduire, publier, archiver, sauvegarder, conserver, transmettre au public par télécommunication ou par l'Internet, prêter, distribuer et vendre des thèses partout dans le monde, à des fins commerciales ou autres, sur support microforme, papier, électronique et/ou autres formats.Dental Student Selection 5 List of Tables Page 1. Descriptions o f the narrow facets o f the Big Five Personality D im ensions 18 2. Stratification o f Student Sample across Gender and Year o f Study 30 3. Stratification o f Dentist Sample across Gender and Current Employment 4. Correlations among Control, Predictor, and Criterion Variables 39 5. Correlations for Narrow Facets o f the B ig Five and Dental School Performance 6. Hierarchical Regression Year 1 Performance on Personality 7. Hierarchical Regression Year 1 Performance on Interview Scores and Personality 8. Hierarchical Regression o f Year 2 Clinical Courses on Personality 9. Hierarchical Regression o f Year 2 Clinical Courses on Interview Scores and Personality 10.Hierarchical Regression o f Year 2 Academic Courses on Personality 11.Hierarchical Regression o f Year 2 Academic Courses on Interview Scores and Personality 12. Hierarchical Regression o f Year 3 Clinical Courses on Personality 13.Hierarchical Regression o f Year 3 Academic Courses on Personality 14. Hierarchical Regression o f BARS Ratings on Personality 15.Hierarchical Regression o f BARS Ratings on Interview Scores and Personality 16.Regression o f B ig Five factors on Year o f Study 17. Profile Matching using Dental Students and Dentists 18. Interview Questions and the B ig F ive Personality Factors Dental Student Selection 6
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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 | 0,016 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».