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Enregistrement W2046675936 · doi:10.2460/javma.239.6.762

Changes in teaching of nontechnical skills, knowledge, aptitudes, and attitudes at US colleges and schools of veterinary medicine between 1999 and 2009

2011· article· en· W2046675936 sur OpenAlexaboutno aff
Donna K. Harris, James W. Lloyd

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Veterinary Medical Association · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationVeterinary medicinePsychologyMedicineMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify changes in the teaching of nontechnical skills, knowledge, aptitudes, and attitudes (SKAs) at US colleges and schools of veterinary medicine between 1999 and 2009. Design-Cross-sectional survey. SAMPLE: All 28 US colleges and schools of veterinary medicine. Procedures-An electronic questionnaire was sent to the entire study population. Results were compared with published results of a similar survey performed in 1999 of colleges and schools of veterinary medicine in the United States and Canada. RESULTS: A 100% response rate was achieved. All respondents were found to offer at least 1 course related to SKAs in 2009, compared with 94% (29/31) of respondents in 1999. A total of 110 such courses were documented, compared with 47 in 1999. In 2009, 26 of the 28 (93%) colleges and schools had at least 1 course related to SKAs that was required, compared with 17 of the 31 (55%) respondents to the 1999 survey. Courses were most commonly incorporated in years 1 and 3 of the curriculum and were most often valued at 1 or 2 credit hours. Forty-one of 67 (61%) courses had been developed since 1999. The most common topics were communication and financial management. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results demonstrated an increased commitment to teaching the SKAs on the part of the US colleges and schools of veterinary medicine. However, the question remains as to how effective these initiatives will be in enhancing the economic success of graduates and the veterinary medical profession in general.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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