Satisfacción de los estudiantes de una facultad de medicina peruana
Bibliographic record
Abstract
Objetivos: Evaluar la satisfacción de los estudiantes de una facultad de medicina peruana en el año 2014 Material y métodos: Estudio descriptivo, observacional y transversal. Se aplicó la encuesta SERVQUAL a una muestra de los alumnos que cursaron el primer semestre del año 2014 en una facultad de medicina peruana. Se calculó la satisfacción restando el promedio de las preguntas de percepción con el puntaje de la expectativa. Se consideró satisfacción a una diferencia mayor o igual a 0. Se usó el paquete estadístico SPSS 18.0 y se analizaron las variables con el modelo de regresión logística multinominal y la prueba de chi cuadrado. Se consideró el valor p <0,05 como estadísticamente significativo. Resultados: De 188 encuestados, 54,8% eran varones. La mayoría provenía del área de Lima Centro (42%), Santiago de Surco y Miraflores (20%). El 100% de los encuestados era soltero y 14,9% eran beneficiarios de subvención económica. El porcentaje de satisfechos fue de 8%; el de insatisfacción leve, 66%; el de moderada, 23% y 3% estuvo muy insatisfecho. Solo se encontró relación estadística entre la edad y los elementos tangibles. Conclusiones: La magnitud de estudiantes satisfechos más grados leves de insatisfacción fue de 73,4%. Las dimensiones con mayor y menor satisfacción fueron la de elementos tangibles y capacidad de respuesta, respectivamente. No parece haber relación significativa con las variables de las personas evaluadas, salvo con la edad en algunas dimensiones.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".