SPIKE and D-PIKE: Innovative Experiences That Engage Students Early and Position Them to Succeed in Food-Supply Veterinary Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Recent trends in urbanization of the population, increased need for bio-security on large farms, and more food-animal or mixed-animal practitioners approaching retirement age are forcing a renewed focus on recruiting and training veterinary students with an interest in production-animal medicine. The increasing number of veterinary students coming from urban backgrounds has led to a need to expose these students to standard animal-production practices and to interest them in a career involving food animals. This article describes one such program developed at Iowa State University, in which 14 students obtained hands-on experience in all aspects of swine and dairy production across a wide sampling of herd size, housing style, bio-security levels, and production phases. The participating students, ranging from senior undergraduates to third-year veterinary students, gained valuable insight not only into daily farming practices but also the knowledge and skills necessary to provide quality veterinary care to these clients. The first year of this program has yielded positive feedback from all participants, including the veterinary practices, private producers, corporate sponsors, and students. Current applicants cite positive comments from past participants as motivating their interest in the program. This program has the potential to expand as an opportunity to educate selected students in the field of food-supply veterinary medicine and to help fill the anticipated void in this area.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».