Modern Veterinary Graduates Are Outstanding, But Can They Get Better?
Notice bibliographique
Résumé
Despite periodic debate implying that modern veterinary graduates are less competent than their predecessors, analysis of educational inputs and learning outcomes suggests that they continue to qualify with an excellent knowledge and skill set. However, increased public expectations of veterinarians have led to the need for better-designed, more integrated curricula with increased attention to communication and other professional skills and to elements of individual specialization. The need for revision of curricular content will continue. A more overriding reason for reducing content, however, is the effect this has on students' learning. Content overload in all disciplines leads to a superficial acquisition of facts, which overwhelms any drive toward understanding and extracting meaning. Unfortunately, many modern assessment methods permit replication to masquerade as problem solving, leading to short-term gains in grades at the cost of the development of information sourcing and application and other lifelong learning skills. All involved in education must be clear that our task is to develop the independent professional person. Such a person is much more than the possessor of a collection of facts and a set of individual competences. To facilitate the development of this overall capability, educators must pay as much attention to students' engagement in the learning process, and to how they understand and make meaning of our discipline, as to the specific scientific and species content of their school's individual degree programs.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».