Information Technology in Veterinary Pharmacology Instruction
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary clinical pharmacology encompasses all interactions between drugs and animals and applies basic and clinical knowledge to improve rational drug use and patient outcomes. Veterinary pharmacology instructors set educational goals and objectives that, when mastered by students, lead to improved animal health. The special needs of pharmacology instruction include establishing a functional interface between basic and clinical knowledge, managing a large quantity of information, and mastering quantitative skills essential to successful drug administration and analysis of drug action. In the present study, a survey was conducted to determine the extent to which veterinary pharmacology instructors utilize information technology (IT) in their teaching. Several IT categories were investigated, including Web-based instructional aids, stand-alone pharmacology software, interactive videoconferencing, databases, personal digital assistants (PDAs), and e-book applications. Currently IT plays a largely ancillary role in pharmacology instruction. IT use is being expanded primarily through the efforts of two veterinary professional pharmacology groups, the American College of Veterinary Clinical Pharmacology (ACVCP) and the American Academy of Veterinary Pharmacology and Therapeutics (AAVPT). The long-term outcome of improved IT use in pharmacology instruction should be to support the larger educational mission of active learning and problem solving. Creation of high-quality IT resources that promote this goal has the potential to improve veterinary pharmacology instruction within and across institutions.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».