Preparing Students for Careers in Food-Supply Veterinary Medicine: A Review of Educational Programs in the United States
Notice bibliographique
Résumé
The real and/or perceived shortage of veterinarians serving food-supply veterinary medicine has been a topic of considerable discussion for decades. Regardless of this debate, there are issues still facing colleges of veterinary medicine (CVMs) about the best process of educating future food-supply veterinarians. Over the past several years, there have been increasing concerns by some that the needs of food-supply veterinary medicine have not adequately been met through veterinary educational institutions. The food-supply veterinary medical curriculum offered by individual CVMs varies depending on individual curricular design, available resident animal population, available food-animal caseload, faculty, and individual teaching efforts of faculty. All of the institutional members of the Association of American Veterinary Medical Colleges (AAVMC) were requested to share their Food Animal Veterinary Career Incentives Programs. The AAVMC asked all member institutions what incentives they used to attract and educate students interested in, or possibly considering, a career in food-supply veterinary medicine (FSVM). The problem arises as to how we continue to educate veterinary students with ever shrinking budgets and how to recruit and retain faculty with expertise to address the needs of society. Several CVMs use innovative training initiatives to help build successful FSVM programs. This article focuses on dairy, beef, and swine food-animal education and does not characterize colleges' educational efforts in poultry and aquaculture. This review highlights the individual strategies used by the CVMs in the United States.
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 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 | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».