Knowledge Base and Effectiveness of Online Continuing Education about Foreign Animal Diseases for Equine Veterinarians
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to assess the effectiveness of two different methods of online education using the knowledge base of African horse sickness (AHS) among US equine veterinarians as a model. An e-mail was sent to US veterinary members of the American Association of Equine Practitioners (AAEP), inviting them to participate in a complementary online educational opportunity. We determined participants' baseline knowledge of AHS by their responses in an AHS case scenario. Participants were then randomly assigned to either a Webinar module or a text-formatted module, followed by an educational assessment quiz. Educational effectiveness was measured by considering the difference between the educational assessment quiz score and the baseline knowledge score. Of the 5,394 members from the AAEP list, 309 veterinarians agreed to participate, but only 211 completed the entire study. The median baseline knowledge score from the case scenario was 20 out of a perfect score of 100 points. The median assessment quiz score after the participants had access to the AHS educational material was 90, which was significantly higher than the baseline knowledge score (p=.01). Educational effectiveness in the module formats showed no significant difference (p=.81). Results from this study suggest that online education modules, once accessed, may improve participants' knowledge of veterinary diseases.
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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».