Academic Food-Supply Veterinarians: Future Demand and Likely Shortages
Notice bibliographique
Résumé
The future demand for and potential shortages of food-supply veterinarians have been the subject of much concern. Using the Delphi forecasting method in a three-phase Web-based survey process, a panel of experts identified the trends and issues shaping the demand for and supply of academic food-animal veterinarians, then forecasted the likely future demand and shortages of food-supply veterinarians employed in academic institutions in the United States and Canada through 2016. The results indicate that there will be increasing future demand and persistent shortages of academic food-supply veterinarians unless current trends are countered with targeted, strategic action. The Delphi panel also evaluated the effectiveness of several strategies for reversing current trends and increasing the number of food-supply veterinarians entering into academic careers. Academic food-supply veterinarians are a key link in the system that produces food-supply veterinarians for all sectors (private practice, government service, etc.); shortages in the academic sector will amplify shortages wherever food-supply veterinarians are needed. Even fairly small shortages have significant public-health, food-safety, animal-welfare, and bio-security implications. Recent events demonstrate that in an increasingly interconnected global economic food supply system, national economies and public health are at risk unless an adequate supply of appropriately trained food-supply veterinarians is available to counter a wide variety of threats ranging from animal and zoonotic diseases to bioterrorism.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».