MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2039427459 · doi:10.3138/jvme.29.3.142

Defining and Using Behavioral Competencies to Manage Performance and Careers: Potential Applications and Implications for Veterinary Medicine

2002· article· en· W2039427459 sur OpenAlexvenueno aff
Robert E. Lewis

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariety (cybernetics)ProsperityProfessional developmentVeterinary educationVeterinary medicineSelection (genetic algorithm)Private sectorCareer PathwaysPersonnel selectionHuman resource managementMedicineMedical educationBusinessPsychologyPolitical scienceManagementCurriculumPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies have highlighted concerns regarding the skills, career prospects, and economic prosperity of veterinarians. Human resource departments in a wide variety of organizations and industries have adopted a competency-based approach to managing the selection, training, placement, and ongoing development of their staff. This paper defines competencies, characterizes their typical use in industry, and examines the potential applications of a competency-based approach for veterinary medicine. It is argued that the competency-based approaches honed in the private sector promise to assist veterinary colleges, employers of veterinarians, and professional societies in influencing the state of the profession through the selection, education, and development of veterinarians.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,414
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,120 · 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'étudeAutre devis
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

Citations10
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Veterinary Medical EducationMême sujetVeterinary Practice and Education StudiesTravaux en français237 207