Rx for Recruitment and Retention of Veterinarian Scientists: Money, Marketing, Mentoring
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary medicine is failing both to sustain its academic base and to meet national needs for research in the fields of comparative medicine (translational research), public health, and food production. The basis for the shortage of veterinarians with research expertise is multi-factorial and related to the substantial commitment of time and money required to obtain both a DVM and advanced training, as well as the lack of motivation among veterinary students to engage in biomedical science. Effective strategies for increasing the number of veterinarian scientists must address these issues using a balanced combination of money, marketing, and mentoring. Success will require not only that we increase and improve opportunities for research training, but also that we create and sustain veterinary college environments that attract, foster, and reward dedication to research. The ''research pipeline'' needs to be transformed into a ''research manifold'' with multiple portals for entry and re-entry of trainees. Age-appropriate educational and mentoring programs should be implemented at K-14, baccalaureate, veterinary college, post-graduate, and junior faculty levels to promote recruitment, training, and retention of veterinarian scientists. New initiatives are especially needed to attract students with primary interests in science and biomedical research to the veterinary profession and to facilitate transition of motivated veterinary graduates from private practice to research careers. Specific examples of such programs are presented and future directions are discussed.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| 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 ».