Current Perspectives on Curriculum Needs in Zoological Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Advances have been made in expanding veterinary curricula to deliver basic key knowledge and skills necessary for provision of health care to captive and companion non-domestic or non-traditional species in the veterinary colleges of the United States and Canada. These advances were in large part facilitated by the deliberations and recommendations of the White Oak Accords. Though a five-year review of curricular opportunities at US and Canadian veterinary colleges shows that progress has been made in implementing the recommendations of the White Oak Accords, there remains room for improvement. The broadly comparative and health-maintenance basis of zoological medicine contributes critically to the potential for veterinary medicine to make important contributions to the concept of the integrated health of the planet. Emergence of key zoonotic and production-animal diseases derived from and within wildlife populations since 2000 has increased awareness worldwide of the importance of zoological medicine in protecting both production livestock and public health. These areas are addressed in elective curricula at colleges emerging as centers of excellence in zoological medicine, but it is critical that core curricula in zoological medicine at all schools be strengthened to include these important areas to prepare our DVM/VMD graduates to protect companion-animal, production-animal, and public health.
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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 | 0,019 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,004 |
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 ».