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Physical Therapy, 104(4), pzae006p. (2024) DOI:10.1093/ptj/pzae006
Objective: The objective of this study was to compare the lexical sophistication of personal statements submitted by professional physical therapist education program applicants with those generated by OpenAI's Chat Generative Pretrained Transformer (ChatGPT).
Methods: Personal statements from 152 applicants and 20 generated by ChatGPT were collected, all in response to a standardized prompt. These statements were coded numerically, then analyzed with recurrence quantification analyses (RQAs). RQA indices including recurrence, determinism, max line, mean line, and entropy were compared with t-tests. A receiver operating characteristic curve analysis was used to examine discriminative validity of RQA indices to distinguish between ChatGPT and human-generated personal statements.
Results: ChatGPT-generated personal statements exhibited higher recurrence, determinism, mean line, and entropy values than did human-generated personal statements. The strongest discriminator was a 13.04% determinism rate, which differentiated ChatGPT from human-generated writing samples with 70% sensitivity and 91.4% specificity (positive likelihood ratio
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