Public Health Education in Veterinary Schools: A Student Perspective
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION The veterinary medical profession is evolving rapidly in the face of societal changes, technological advancements, economic limitations, and a greater recognition of its application in the public health sector. As emphasized during the conference An Agenda for Action: Veterinary Medicine’s Crucial Role in Biodefense and Public Health, veterinary professionals are ideally suited to address many of the headlining issues in public health, such as bioterrorist and agro-terrorist threats, emerging diseases, and food safety hazards. The critical question to be addressed is whether or not colleges and schools of veterinary medicine have programs sufficiently in place to ensure that these needs will be met by their graduates. Participants in the Summer Fellowship Program in Science, Technology, and Public Policy: Implications for Veterinary Medicine, hosted by the Virginia–Maryland Regional College of Veterinary Medicine in summer 2003, were encouraged to provide a ‘‘student perspective’’ on this issue. Eleven fellows, secondto fourth-year veterinary students from six veterinary schools, participated in the Summer Fellowship, which focused on bioterrorism, agro-terrorism, and homeland security. Students had the opportunity to meet with experts in the field of bioterrorism; veterinarians serving as fellows in the executive and legislative branches in Washington, DC; and veterinarians working for the Department of Defense, the American Veterinary Medical Association, the Association of American Veterinary Medical Colleges, industry, the US Department of Agriculture, the Food and Drug Administration, the Library of Congress, the Homeland Security Council, the Department of Health and Human Services, and the Maryland Department of Agriculture. This experience provided the fellows a unique bridge of perception and insight between their own ongoing veterinary education and these critical needs and obligations of veterinary medical education; it also serves as the basis of the ‘‘student perspective’’ described in this article.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».