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 \n \n \n \n \n
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».