Changes in teaching of nontechnical skills, knowledge, aptitudes, and attitudes at US colleges and schools of veterinary medicine between 1999 and 2009
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».