Future Directions in Training Veterinarians for Careers in Toxicological Pathology in the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
There is currently a global shortage of veterinary pathologists in all sectors of the discipline, and recruitment of toxicological pathologists is a particular problem for the pharmaceutical industry. Efforts to encourage veterinarians to consider alternative career paths to general practice must start at the undergraduate level, with provision of structured career guidance and strong role models from pathology and research disciplines. It is also imperative that both the importance of biomedical research and the role of animal models be clearly understood by both university staff and undergraduates. Traditionally, much post-graduate training in toxicological pathology is done "on the job" in the United Kingdom, but completion of a residency and/or PhD program is recognized as a good foundation for a career in industry and for successful completion of professional pathology examinations. New models of residency training in veterinary pathology must be considered in the United Kingdom to enable a more tailored approach to training toward specific career goals. A modular approach to residency training would allow core skills to be maintained, while additional training would target specific training requirements in toxicological pathology. Exposure to laboratory-animal pathology, toxicology, research methodology, and management skills would all be of benefit as an introduction to a career in toxicological pathology. However, long-term funding for UK residencies remains a problem that must be resolved if future recruitment needs in veterinary pathology are to be met.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».