Notice bibliographique
Résumé
The future of veterinary medicine is best understood in the context of history. What began as a profession rooted in urban centers in proximity to horses, physicians, and medical schools, was transformed into a land grant-based agricultural profession with the arrival of the internal combustion engine in the early twentieth century. Most of the United States' current veterinary colleges are still located in towns or small cities in the middle section of the country, outside the largest metropolitan areas where most veterinarians practice companion-animal medicine. Throughout veterinarian history, substantial numbers of US students have been educated in foreign colleges and this continues today, creating an even greater geographic imbalance between the veterinary educational process and US population centers and major medical schools. Three themes deserve special attention as we celebrate the profession's 150th anniversary. We must first move beyond the land-grant culture and develop a more geographically balanced approach to establishing new veterinary colleges that are also in closer association with schools of medicine and public health. We must also facilitate more opportunities for women leadership in organized veterinary medicine, in practice ownership, in academia, and in the corporate structures that educate, hire, and interface with veterinarians. Finally, we need to expand our understanding of One Health to include the concept of zooeyia (the role of animals in promoting human health), as well as continue to emphasize veterinarians' special roles in the control and management of zoonotic diseases and in advancing comparative medicine in the age of the genome.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,035 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».