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Enregistrement W2023282147 · doi:10.3138/jvme.0711.078r

Toward Harmonization of the European Food Hygiene/Veterinary Public Health Curriculum

2012· article· en· W2023282147 sur OpenAlexvenueno aff
Frans J.M. Smulders, S. Bunčić, K. Fehlhaber, Robert Huey, Hannu Korkeala, Iva Steinhauserová

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLegislationVeterinary public healthEuropean unionCurriculumMedicineCompetence (human resources)Public healthHarmonizationPopulationMedical educationVeterinary medicinePolitical scienceBusinessEnvironmental healthNursingManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prompted by developments in the agri-food industry and associated recent changes in European legislation, the responsibilities of veterinarians professionally active in veterinary public health (VPH), and particularly in food hygiene (FH), have increasingly shifted from the traditional end-product control toward longitudinally integrated safety assurance. This necessitates the restructuring of university training programs to provide starting competence in this area for veterinary graduates or a sub-population of them. To date, there are substantial differences in Europe in the way in which graduate programs in FH/VPH are structured and in the time allocated to this important curricular group of subjects. Having recognized this, the European Association of Establishments for Veterinary Education (EAEVE) recently instituted a working group to analyze the current situation, with a view to produce standard operating procedures allowing fair and transparent evaluations of universities/faculties constituting its membership and in concurrence with explicit European legislation on the professional qualifications deemed necessary for this veterinary discipline. This article summarizes the main conclusions and recommendations of the working group and seeks to contribute to the international efforts to optimize veterinary training in FH/VPH.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,513
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,007 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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