Training the Veterinary Public Health Workforce: A Review of Educational Opportunities in US Veterinary Schools
Notice bibliographique
Résumé
This article presents the results of an Internet-based review conducted in January and February 2003 to assess the educational opportunities available in veterinary public health, epidemiology, and preventive medicine at the 27 veterinary schools in the United States. Most professional veterinary curricula are designed to train students for careers as highly qualified private practitioners, although there is an increased need for veterinary perspectives and contributions in the public health sector. The future of veterinary public health relies on the opportunities available in education to teach and encourage students to pursue a career of public service. The results of this review indicate the availability of a wide variety of required courses, electives, and post-graduate training programs to veterinary students in the United States. Veterinary students are exposed to a median of 60 hours of public health, epidemiology, and preventive medicine in required stand-alone courses in these areas. Four veterinary schools also have required rotations for senior students in public health, preventive medicine, or population medicine. Contact time for required public health, epidemiology, and preventive medicine courses ranges from 30 to 150 contact hours. Advanced training was available in these subjects at 79% of the 27 schools. Greater collaboration between veterinary schools, schools of public health, and the professional public health community will increase exposure to and opportunities in public health to all future veterinarians.
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».