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Enregistrement W7065429851

Did non-standard undergraduate medical degrees widen access at eighteen British medical schools (2002 and 2011)?
\n
\n:The impact of the extended-entry and
\ngraduate-entry degrees on the demography
\nof medical school applications and accepted 
\napplicants, in relation to standard-entry degrees 
\nat eighteen British medical schools
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2023· dissertation· en· W7065429851 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueDurham e-Theses (Durham University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Molecular Physics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityDurham UniversityQueen Margaret University
Mots-clésDisadvantagedRelation (database)Medical schoolDiversity (politics)Institution
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1997, the MWASC reported a lack of diversity amongst undergraduate medical students. Three years later, four-year Graduate-entry (GEM) degrees were introduced, followed by six-year Extended-entry degrees in 2001. These had a widening access remit, with EXT degrees using contextual admissions to attract students from disadvantaged backgrounds and GEM degrees providing a 'second chance' for mature students with a degree to study medicine. 
\n
\nThis quantitative research utilised the novel approach of FOI requests to obtain secondary data relating to applications and admissions at the eighteen British medical schools which ran EXT and/or GEM degrees alongside pre-existing Standard-entry (STN) medical degrees between 2002 and 2011. 
\n
\nUsing three independent variables (NS-SEC, POLAR and last institution attended) applications and admissions to the EXT and GEM degrees have been explored in relation to STN degrees, to ascertain if they have fulfilled their widening access remit.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0080,005
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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