Broadening the Public Perception of Veterinarians: Can We Keep What We've Got While Transforming Ourselves?
Notice bibliographique
Résumé
Before becoming Dean, I thought I had a special insight: I would like to broaden the public’s perception of veterinary medicine, to get media attention focused on the roles veterinarians play, including support for research and agriculture. In early January, when I first attended the annual deans’ meeting of the Association of American Veterinary Medical Colleges (AAVMC), I found that this is the explicit goal of the deans, and, indeed, of the AAVMC as an organization. Appropriately humbled to discover that my deep insight was old news, I was also happy to see that the profession is widely engaged in increasing our influence. The deans believe that—in our position within the human–animal bond that includes all caretakers and users of domestic animals for research, agriculture, work, and entertainment—we are the most sensitive detectors of emerging infectious diseases and of some vitally important societal changes in the relationship between man and beast. We are therefore frustrated to be omitted from high-profile media coverage and, more importantly, from federal bodies focused on the future of research and management of infectious-disease and bioterrorism threats. But who must do something about this, ‘‘them’’ or ‘‘us’’?
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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 | 0,024 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,023 |
| Communication savante | 0,015 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».