Get Into Med School
10+
Aflaaie
Almal
info
Meer oor hierdie app
Die LizzyM-stelsel
Hierdie stelsel is oorspronklik geskep as 'n aanvulling tot, nie 'n plaasvervanger vir, die reeds wyd-gebruikte LizzyM-tellingstelsel. As 'n verwysing word die LizzyM-telling gedefinieer as (GPA*10)+MCAT en kan 'n +1 of -1 wysiger in sekere situasies bevat. Die aansoeker se LizzyM-telling word dan vergelyk met die LizzyM-telling vir 'n skool om te bepaal of die aansoeker statisties mededingend vir daardie skool is of nie. Die inherente eenvoud van die LizzyM-telling, terwyl dit vinnig en maklik maak om te genereer en toe te pas, skep egter ook probleme endemies aan stelsels wat verminder en veralgemeen. Die twee groot vereenvoudigings is die vermindering van 'n hele toepassing tot twee (reeds numeriese) metrieke en die aanname dat die LizzyM-telling verantwoordelik is vir die meerderheid van, indien nie al nie, die variasie wat aan selektiwiteit toegeskryf word.
Alhoewel daar meriete aan hierdie aannames is, en daarom word die LizzyM-telling so wyd gebruik, is daar ook tekortkominge wat aangespreek moet word om 'n meer akkurate stelsel vir die beoordeling van 'n aansoek te skep. Een van hierdie tekortkominge is dat sekere skole met soortgelyke LizzyM-skole in baie verskillende vlakke van mededingendheid kan wees. Byvoorbeeld, alhoewel UVA en Duke identiese LizzyM-tellings het, is dit duidelik dat Duke 'n baie meer selektiewe skool as UVA is. Boonop word klein verskille in LizzyM-telling betekenisvol wanneer hierdie maatstaf gebruik word om mededingendheid vir twee soortgelyke skole te assesseer. Byvoorbeeld, Duke het 'n LizzyM-telling van 75, terwyl Yale 'n LizzyM-telling van 76 het; albei skole is eweneens selektief, maar iemand kan (baie verkeerdelik) 'n aansoeker met 'n 3.9/36 adviseer dat hulle meer mededingend is vir Duke as wat hulle vir Yale is. Laastens word die LizzyM-telling gebruik as 'n manier om te bepaal of iemand statisties mededingend is vir 'n enkele skool en is dit aansienlik minder bruikbaar om 'n aansoeker te help om met 'n lys skole vorendag te kom.
Die Aansoekergraderingstelsel - Oorsig
Die WedgeDawg Applicant Rating System (ARS) is geskep om hierdie tekortkominge aan te spreek. Dit neem die meeste van die faktore in ag waaruit 'n aansoek by die mediese skool bestaan, gee 'n aansoeker 'n aparte telling vir elkeen en gee dan 'n aansoeker 'n numeriese gradering. Hierdie numeriese gradering word dan na 'n kategorievlak vertaal en 'n profiel van skole om by aansoek te doen, word op grond van daardie kategorie geskep.
King of the Curve besit nie die WARS nie. Ons plaas dit bloot in 'n app-formaat.
Hierdie stelsel is oorspronklik geskep as 'n aanvulling tot, nie 'n plaasvervanger vir, die reeds wyd-gebruikte LizzyM-tellingstelsel. As 'n verwysing word die LizzyM-telling gedefinieer as (GPA*10)+MCAT en kan 'n +1 of -1 wysiger in sekere situasies bevat. Die aansoeker se LizzyM-telling word dan vergelyk met die LizzyM-telling vir 'n skool om te bepaal of die aansoeker statisties mededingend vir daardie skool is of nie. Die inherente eenvoud van die LizzyM-telling, terwyl dit vinnig en maklik maak om te genereer en toe te pas, skep egter ook probleme endemies aan stelsels wat verminder en veralgemeen. Die twee groot vereenvoudigings is die vermindering van 'n hele toepassing tot twee (reeds numeriese) metrieke en die aanname dat die LizzyM-telling verantwoordelik is vir die meerderheid van, indien nie al nie, die variasie wat aan selektiwiteit toegeskryf word.
Alhoewel daar meriete aan hierdie aannames is, en daarom word die LizzyM-telling so wyd gebruik, is daar ook tekortkominge wat aangespreek moet word om 'n meer akkurate stelsel vir die beoordeling van 'n aansoek te skep. Een van hierdie tekortkominge is dat sekere skole met soortgelyke LizzyM-skole in baie verskillende vlakke van mededingendheid kan wees. Byvoorbeeld, alhoewel UVA en Duke identiese LizzyM-tellings het, is dit duidelik dat Duke 'n baie meer selektiewe skool as UVA is. Boonop word klein verskille in LizzyM-telling betekenisvol wanneer hierdie maatstaf gebruik word om mededingendheid vir twee soortgelyke skole te assesseer. Byvoorbeeld, Duke het 'n LizzyM-telling van 75, terwyl Yale 'n LizzyM-telling van 76 het; albei skole is eweneens selektief, maar iemand kan (baie verkeerdelik) 'n aansoeker met 'n 3.9/36 adviseer dat hulle meer mededingend is vir Duke as wat hulle vir Yale is. Laastens word die LizzyM-telling gebruik as 'n manier om te bepaal of iemand statisties mededingend is vir 'n enkele skool en is dit aansienlik minder bruikbaar om 'n aansoeker te help om met 'n lys skole vorendag te kom.
Die Aansoekergraderingstelsel - Oorsig
Die WedgeDawg Applicant Rating System (ARS) is geskep om hierdie tekortkominge aan te spreek. Dit neem die meeste van die faktore in ag waaruit 'n aansoek by die mediese skool bestaan, gee 'n aansoeker 'n aparte telling vir elkeen en gee dan 'n aansoeker 'n numeriese gradering. Hierdie numeriese gradering word dan na 'n kategorievlak vertaal en 'n profiel van skole om by aansoek te doen, word op grond van daardie kategorie geskep.
King of the Curve besit nie die WARS nie. Ons plaas dit bloot in 'n app-formaat.
Opgedateer op
Veiligheid begin wanneer jy verstaan hoe ontwikkelaars jou data insamel en deel. Praktyke vir dataprivaatheid en -sekuriteit kan verskil op grond van jou gebruik, streek en ouderdom. Die ontwikkelaar het hierdie inligting verskaf en kan dit mettertyd opdateer.
Geen data word met derde partye gedeel nie
Kom meer te wete oor hoe ontwikkelaars datadeling verklaar
Geen data ingesamel nie
Kom meer te wete oor hoe ontwikkelaars insameling verklaar
Data word geënkripteer tydens oorgang
Data kan nie uitgevee word nie
Wat's nuut
New release
Appsteundienste
Meer oor die ontwikkelaar
King of the Curve
admin@kingofthecurve.org
1240 Winter Garden Vineland Rd Apt T7
Winter Garden, FL 34787
United States
+1 941-217-7470
