Preparing Veterinary Students for Extramural Clinical Placement Training: Issues Identified and a Possible Solution
Notice bibliographique
Résumé
Extramural clinical placement training is an important part of many veterinary degree programs and provides students with valuable learning experiences in private practice, often focusing on the management of typical first-opinion cases. In the United Kingdom, the Royal College of Veterinary Surgeons (RCVS) has a mandatory requirement that students take 26 weeks of clinical placement or extramural studies (EMS) before graduation. However, if students are to maximize their learning opportunities during these placements, it is important that they be adequately prepared. In response to recent topical issues surrounding EMS in the United Kingdom, the current project undertook an iterative consultation process with key stakeholders, including students and placement providers, to identify key issues associated with students attending placements. These findings then informed the development and content of a computer-aided learning (CAL) package titled "The EMS Driving Licence" that aimed to improve the preparation of students for placements. The CAL package included sections covering the main identified areas of concern: Preparation (including what to take), Working With People (staff and clients), Professionalism (including confidentiality), Frequently Asked Questions (from students), and Top Tips (from practitioners). The CAL package was evaluated by students, and feedback was gathered by means of a questionnaire. Students recognized that the content addressed many of their concerns, and all reported that they would recommend the package to others. The CAL package has been made available to all UK veterinary schools and has received backing from the RCVS as part of their current recommendations on EMS to the UK veterinary profession.
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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 | 0,019 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,004 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».