Educating Veterinarians for Careers in Free-Ranging Wildlife Medicine and Ecosystem Health
Notice bibliographique
Résumé
In the last 10 years, the field of zoological medicine has seen an expansive broadening into the arenas of free-ranging wildlife, conservation medicine, and ecosystem health. During the spring/summer of 2005, we prepared and disseminated a survey designed to identify training and educational needs for individuals entering the wildlife medicine and ecosystem health fields. Our data revealed that few wildlife veterinarians believe that the training they received in veterinary school adequately prepared them to acquire and succeed in their field. Wildlife veterinarians and their employers ranked mentorship with an experienced wildlife veterinarian, training in leadership and communication, courses and externships in wildlife health, and additional formal training beyond the veterinary degree as important in preparation for success. Employers, wildlife veterinarians, and job seekers alike reported that understanding and maintaining ecosystem health is a key component of the wildlife veterinarian's job description, as it is critical to protecting animal health, including human health. Today's wildlife veterinarians are a new type of transdisciplinary professional; they practice medicine in their communities and hold titles in every level of government and academia. It is time that we integrate ecosystem health into our curricula to nurture and enhance an expansive way of looking at veterinary medicine and to ensure that veterinary graduates are prepared to excel in this new and complex world, in which the health of wildlife, domestic animals, and people are interdependent.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».