A Conceptual Framework for Facilitator Training to Expand Communication-Skills Training among Veterinary Practitioners
Notice bibliographique
Résumé
problems have occurred or vignettes detailing a sequence of events, performed by professional actors. The delegates are provided with case records and an opportunity to ask questions of the actors, who remain in character. This appears to be an extremely effective method of teaching, but so far, no research has been carried out to prove this. Until now, the predominantly skills-based approach to communication training adopted within undergraduate veterinary curricula, training that utilizes a mixture of experiential, problem-based, and didactic teaching, has not been complemented with similar, postgraduate training. This article describes a proposal for a program for veterinary surgeons in practice, based on the East Anglia Deanery Communication Skills Teaching Project. 4 The program is dependent on training a cohort of skilled facilitators, who then become a resource for developing good-quality communication-skills teaching as part of the continuing professional development (CPD) of established general practitioners. Within this process, it is important for facilitators to improve their own communication skills, to develop a sound understanding of what to teach, to recognize the importance of utilizing research that validates the use of specific communication skills, and to develop and practice specific facilitation skills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,026 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».