Teaching Dairy Production Medicine to Entry-Level Veterinarians: The Summer Dairy Institute Model
Notice bibliographique
Résumé
Food supply veterinarians who intend to enter dairy cattle practice or other related career activities are in need of up-graded skills to better serve the dairy industry as it continues to evolve. The time available for students to increase their abilities within the conventional professional curriculum is scarce, especially as those with food-supply interests are a minority of students competing for time and resources. The dairy industry has need of skilled veterinarians who are not only well versed in their traditional capabilities, but who also have an understanding of the complete picture of that industry as a "farm-to-fork" experience. Society at large also stands to benefit from the presence of skilled dairy veterinarians contributing to the production of safe, affordable dairy foodstuffs in a manner deemed sustainable and humane. Veterinarians in practice can and do acquire the necessary skills to make themselves relevant to their clients and consumers; however, better preparation of entry-level veterinarians could increase their value to their employers, clients, themselves, and society in a more timely manner. Cornell University's College of Veterinary Medicine developed the Summer Dairy Institute to provide an avenue for advancing the skills of new veterinarians as a means to address the current and future needs of the dairy industry. This article describes the need for, concept of, and experience with that 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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».