Core Competencies in Animal Physiology
Notice bibliographique
Résumé
The past decade has seen greater emphasis placed on competency‐based education in the biomedical sciences, as evidenced in the calls to reform by AAAS (Vision and Change) and AAMC/HHMI (Scientific Foundations for Future Physicians). A working group of animal physiology instructors, established at the 2014 APS Institute of Teaching and Learning (ITL), formulated a list of ten core competencies required of students to fully master animal physiology. These competencies address core concepts such as body size, life history, phenotypic plasticity, trade offs, adaptations to common environmental challenges, adaptations to extreme environments, and evolutionary constraints. While relevant to human physiology, these concepts are most clearly understood from the perspective of animal physiology. The core concepts were unpacked into constituent ideas and learning objectives specific to each core competency were developed. Comparison to the foundational chapters of several widely‐used textbooks in animal physiology showed substantial consonance but also revealed that coverage of some concepts was scant or lacking. Further refinement of the competencies will continue through consultation with a wider group of instructors in animal physiology. Formulation of the core competencies in animal physiology provides faculty with demonstrable and measurable outcomes for student learning and sets the stage for developing assessment tools designed to evaluate student understanding of the core concepts in animal physiology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».