Notice bibliographique
Résumé
Assessment is an important aspect of veterinary education from the point of view of setting standards, driving learning, providing feedback, and reassuring society that veterinarians are competent to assume the responsibilities entrusted to them. However, no single format exists that can, by itself, assess the complex mixture of knowledge and skills essential to the veterinarian's role. The areas that are most challenging to assess are those involving behaviors and attitudes. These include the various technical skills required for diagnosis and treatment. One approach, aimed at retaining validity but improving reliability compared with traditional, more subjective methods, first described in medicine 35 years ago, is the Objective Structured Clinical Examination (OSCE), which has been introduced into veterinary education as the Objective Structured Practical Veterinary Examination (OSPVE) and run at the Royal Veterinary College since 2004. This approach is good for the assessment of competence in relation to isolated techniques and whole procedures but has been criticized for the way in which these are tested out of context. However, further development of structured clinical assessments, such as the mini-Clinical Examination and the Direct Observation of Procedural Skills, may help address some of these limitations, and the use of multi-source feedback, particularly client feedback, may allow the further domains of professional behaviors, attitudes, and communication to be judged and developed.
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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 | 0,002 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».