Status Report on Education in the Economics of Animal Health: Results from a European Survey
Notice bibliographique
Résumé
Education on the use of economics applied to animal health (EAH) has been offered since the 1980s. However, it has never been institutionalized within veterinary curricula, and there is no systematic information on current teaching and education activities in Europe. Nevertheless, the need for economic skills in animal health has never been greater. Economics can add value to disease impact assessments; improve understanding of people's incentives to participate in animal health measures; and help refine resource allocation for public animal health budgets. The use of economics should improve animal health decision making. An online questionnaire was conducted in European countries to assess current and future needs and expectations of people using EAH. The main conclusion from the survey is that education in economics appears to be offered inconsistently in Europe, and information about the availability of training opportunities in this field is scarce. There is a lack of harmonization of EAH education and significant gaps exist in the veterinary curricula of many countries. Depending on whether respondents belonged to educational institutions, public bodies, or private organizations, they expressed concerns regarding the limited education on decision making and impact assessment for animal diseases or on the use of economics for general management. Both public and private organizations recognized the increasing importance of EAH in the future. This should motivate the development of teaching methods and materials that aim at developing the understanding of animal health problems for the benefit of students and professional veterinarians.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».