Teaching Veterinary Students Beef Production Medicine with Student/Producer Teams
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary colleges face difficulties in meeting the demand for rural veterinarians with the scope to practice quality production medicine. Increasing population density around veterinary colleges, retaining the interest of students with a background in animal agriculture, and educating students without a farm background requires that veterinary colleges consider innovative ways to not only teach traditional food-animal practice but give future veterinarians the advanced skills the food industry demands. This article describes a three-year elective program, Beef Records Analysis, in which beef production medicine is taught by teaming a student and a beef producer together early in the student's veterinary education. These producer/student teams complete risk assessments, balance rations, collect financial and production information, and evaluate back-grounding and feedlot enterprises. Students learn how to evaluate their producers using industry benchmarks and past performance records and how to communicate their findings back to their producer. Producers often make management decisions based on the students' findings, and, because the students maintain their relationships with producers for three years, they can assess the outcomes of the producers who follow or ignore their recommendations and interventions. Students share recommendations and outcomes associated with their herd with the entire class. This allows students to learn how to establish best management practices through objective analysis of outcomes of recommended practices of all herds represented in the class. While a formal assessment of the course is needed, the students rate the program very high on evaluations.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,013 |
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 ».