National Workshop on Core Competencies for Success in the Veterinary Profession
Notice bibliographique
Résumé
A workshop was designed to (1) present results of the Core Competencies for Veterinary Medicine project conducted by Personnel Decisions International (PDI); (2) discuss and analyze the implications of the PDI study results for academia, private practice, and industry; (3) identify actionable items-discuss opportunities and barriers; and (4) develop appropriate recommendations-devise specific actions for implementation as next steps. In total, 25 veterinary colleges were represented at the workshop and a total of 110 attendees participated, a broad cross-section of the veterinary profession (both academic and non-academic). Through an orchestrated combination of general sessions and facilitated, small group discussions, prioritized recommendations for implementation and initial action plans for next steps were developed. Recommendations included publicizing results of the PDI study, reconsidering current admissions policies and processes, evaluating the applicant pool and current recruitment programs, developing structured mentoring programs, enhancing DVM/VMD training programs, coordinating the development of continuing education programs, and overcoming existing barriers to change. Next steps should involve collaborative efforts across all sectors of the veterinary profession to develop plans for implementing the workshop's recommendations. Leadership for follow-up might reasonably come from the Association of American Veterinary Medical Colleges (AAVMC), the American Veterinary Medical Association (AVMA), and the American Animal Hospital Association (AAHA), either individually or collectively, through the National Commission on Veterinary Economic Issues (NCVEI). Partnerships with industry are also possible and should be strongly considered.
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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 | 0,023 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».