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Enregistrement W2021383217 · doi:10.3138/jvme.33.4.539

Veterinary School Consortia as a Means of Promoting the Food-Supply Veterinary Medicine Pipeline

2006· article· en· W2021383217 sur OpenAlexvenueno aff
Dale A. Moore

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMedical educationWork (physics)Best practiceMedicinePublic relationsVeterinary medicinePolitical sciencePsychologyPedagogyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ideas about centers of emphasis and veterinary medical teaching consortia have resurfaced to attract students into food-supply veterinary medicine (FSVM). From 1988 to 2000 a multiple veterinary school consortium approach to food-animal production medicine (FAPM) teaching was conducted to handle regional differences in case load, faculty strengths, and student interests. Six universities developed a memorandum of understanding to provide a wide variety of in-depth, species-specific clinical experiences in FAPM to balance their individual strengths and weakness in addressing food-animal agriculture, to provide for student exchange and faculty development, and to conduct research in food safety. Changes in leadership, redirection of funds, failure to publicize the program to faculty and students, and a focus on research as opposed to teaching led to dissolution of the consortium. However, this approach could work to improve recruitment and retention of students in FSVM if it focused on student exchange, fostered a more integrated curriculum across schools, encouraged faculty involvement, garnered institutional support, and used modern technology in teaching. Private veterinary practices as well as public/corporate practices could be integrated into a broader food-animal curriculum directed at building competency among FSVM students by providing the in-depth training they require. Requirements for the success of this type of program will include funding, marketing, leadership, communication, coordination, integration, and dedicated people with the time to make it work.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,269
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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