A Case-Based Learning Approach for Teaching Undergraduate Veterinary Students about Dairy Herd Health Consultancy Issues
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A case-based learning (CBL) format was implemented at the Veterinary School of Nantes, France, for veterinary students in their last year of the curriculum who had chosen to track toward a farm animal career. The focus of the CBL format was learning about dairy herd health consultancy. The goal was to emphasize teamwork among students, introduce professional communications and advisory relationships with clients, and work within the technical and economic limitations of participating farms. These farms volunteered to participate and had identified a problem. The learning objectives included gaining basic knowledge of herd-level diseases and the methods to control these within herds. The program focused on health audits of dairy farms performed by teams of four to five students, culminating in submission of a herd health management action plan specific for the farm visited by each team. The CBL program was comprised of defined learning objectives for each team. The learning process was supervised, from orientation through to validation, by a panel of experts from within the veterinary school and from local industry. Teams submitted written reports that listed recommendations and an action plan for implementation. This report was defended by each team in front of the farmers, their professional partners, and the panel of supervisors. Assessment of the program by students, participating farms, and industry professionals was positive.
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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 | 0,007 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle