Residency Training Programs in Veterinary Clinical Pathology: A Comparison of Experiences at Two Institutions
Notice bibliographique
Résumé
Two institutions with different residency training formats in clinical pathology are compared with respect to application procedures, learning and teaching opportunities, learning resources, research training, publication requirements, and assessment methods of the program and trainees. The University of Florida and Purdue University programs are both based on an emphasis in morphologic recognition and interpretation of disease processes as well as training in basic science and applied research principles. The progress of trainees through each program is carefully monitored to meet individual needs as well as to meet the training requirements to allow candidates to sit for the certifying examination in clinical pathology. Periodic mock board exams are a critical tool to assess trainee progress and learning. The differences in format focus on coursework and publication requirements as well as on program assessment tools. While one program provides training in the form of 75% clinical diagnostic service, the other uses a mixture of 50% coursework and 50% clinical diagnostic training. Despite the contrast between a pure residency training program and one combining residency training with an MS degree, both institutions provide a solid program structure, ample learning resources, and adequate faculty mentorship to produce a high pass rate of board-certified specialists, the major focus for both programs. Numbers of post-training employment positions for both institutions are similar for those selecting faculty positions at veterinary schools. During the period studied, however, the combined residency and MS graduate program at Purdue University produced more graduates employed in pharmaceutical and biotechnology companies, while the residency program at the University of Florida produced more graduates employed by diagnostic laboratories.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».