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Enregistrement W1990919089 · doi:10.3138/jvme.33.3.419

Veterinary Medicine Educational Requirements to Meet the Needs of the US Agency for International Development

2006· article· en· W1990919089 sur OpenAlexvenueno aff
Gerald B. Jennings

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternational developmentAgency (philosophy)Global healthDeveloping countryCurriculumAgricultureOne HealthEconomic growthPublic healthMedicineBusinessPolitical scienceNursingSociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The US Agency for International Development (USAID) works within the overall purpose of US foreign assistance to improve the lives of the citizens of the developing world. Through partnerships with other agencies, organizations, and governments, and using its field offices around the world, USAID strives to develop local capacity and thus build sustainable development. Two specific USAID programs pertinent to veterinary medicine are global health and agriculture. In the area of global health, veterinarians can aid USAID's work to improve the quality, availability, and use of essential health services that specifically target maternal and child health, HIV/AIDS, family planning and reproductive health, infectious diseases, environmental health, nutrition, and other life-saving areas. The challenge of making the agricultural sector in a developing country more productive is a critical one for USAID and a clear area for input from the veterinary profession. Animal agriculture is the largest single sector of agricultural economies in most developing countries, and livestock remains a critical component of poverty alleviation. There are educational requirements that benefit anyone working at USAID and can be met prior to admittance to a DVM program, as part of a DVM curriculum, or in post-graduate training/employment, such as proficiency in a foreign language; environmental sciences background; familiarity with accounting and management techniques; expertise in foreign animal diseases, zoonotic diseases, epidemiology, food safety, and nutrition, as well as the application to human health of those areas; an advanced degree such as an MPH; and management experience. Appropriately trained veterinarians can make enormous contributions to USAID's global efforts to improve the health and agriculture sectors of developing nations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1220,057

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.

Tête enseignante Opus0,107
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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