Notice bibliographique
Résumé
The teaching and assessment of professional behaviors and attitudes are important components of veterinary curricula. This article aims to outline some important considerations and concepts which will be useful for veterinary educators reviewing or developing this topic. A definition or framework of veterinary professionalism must be decided upon before educators can develop relevant learning outcomes. The interface between ethics and professionalism should be considered, and both clinicians and ethicists should deliver professionalism teaching. The influence of the hidden curriculum on student development as professionals should also be discussed during curriculum planning because it has the potential to undermine a formal curriculum of professionalism. There are several learning theories that have relevance to the teaching and learning of professionalism; situated learning theory, social cognitive theory, adult learning theory, reflective practice and experiential learning, and social constructivism must all be considered as a curriculum is designed. Delivery methods to teach professionalism are diverse, but the teaching of reflective skills and the use of early clinical experience to deliver valid learning opportunities are essential. Curricula should be longitudinal and integrated with other aspects of teaching and learning. Professionalism should also be assessed, and a wide range of methods have the potential to do so, including multisource feedback and portfolios. Validity, reliability, and feasibility are all important considerations. The above outlined approach to the teaching and assessment of professionalism will help ensure that institutions produce graduates who are ready for the workplace.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».