Mainstreaming Alternatives in Veterinary Medical Education: Resource Development and Curricular Reform
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary medical educators are charged with preparing students to enter practice in veterinary medicine during a four-year, intensive, professional education program. This requires giving students in laboratory training that involves dead, anesthetized, or conscious animals, so that they become proficient in the expected range of veterinary knowledge, skills, and abilities. Undeniably, experience with animals is essential to prepare students for a profession in which animals comprise the total domain. However, the consumptive use of animals for teaching students, especially in laboratories, is increasingly subject to regulatory requirements, while also being scrutinized by animal protection groups, and has become a common focus of contention among veterinary students. Not surprisingly, the use of animals in teaching has sharply declined over the past few decades, as new teaching resources and methods, involving less consumptive use of animals, have been incorporated. This change in veterinary medical education has occurred on such a wide scale, in almost all veterinary schools and colleges, that the educational approach can serve as a model for further developments within the veterinary educational community and, indeed, for animal-related material in secondary schools and undergraduate higher education. This article highlights examples of the leadership provided by veterinary educators in developing alternative teaching resources and methods, while maintaining the high level of proficiency expected from traditional educational approaches.
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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 | 0,031 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».