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Record W6958105469 · doi:10.60692/y3yda-eh384

Satisfacción de los estudiantes de una facultad de medicina peruana

2018· article· es· W6958105469 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueGreater South Information System · 2018
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicEducational Outcomes and Influences
Canadian institutionsDigital Payment Technologies (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPersonaSassContinuing education

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.098
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.002

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.

Opus teacher head0.033
GPT teacher head0.318
Teacher spread0.286 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2018
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