Defining the Attributes Expected of Graduating Veterinary Medical Students, Part 2: External Evaluation and Outcomes Assessment
Notice bibliographique
Résumé
We have previously defined a set of 62 attributes-12 in the area of professional characteristics, 28 addressing knowledge and understanding, and 22 delineating skills-that veterinary students should be expected to have demonstrated by the time of their graduation (Walsh DA, Osburn BI, Christopher MM. Defining the attributes expected of graduating veterinary medical students. J Am Vet Med Assoc 219:1358-1365, 2001). We have used this set of attributes as the basis of an outcomes assessment completed by California practitioners to determine whether graduates from the University of California School of Veterinary Medicine are meeting these expectations. Based upon this assessment, these 62 defined attributes appear to reflect very well practicing veterinarians' views and expectations of DVM graduates. The survey results also indicate that, overall, the recent University of California graduates are meeting these set of expectations. Simultaneously, the outcomes assessment focused attention on several areas, including private practice management, work expectations for successful practice, and surgical capabilities. For each, California practitioners recommended that the definition of the expectation be expanded and that the level of achievement by graduates be improved. Defining a set of attributes expected of veterinary graduates is a key step in obtaining an effective outcomes assessment of a professional educational program.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».