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Enregistrement W2064636773 · doi:10.3138/jvme.35.2.166

A Flexible Approach to Training Veterinarians in Public Health: An Overview and Early Assessment of the DVM/MPH Dual-Degree Program at the University of Minnesota

2008· article· en· W2064636773 sur OpenAlexvenueno aff
Larissa Minicucci, Kate A. Hanson, Debra Olson, William D. Hueston

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationMultidisciplinary approachFlexibility (engineering)Public healthVeterinary public healthEducational programProgram evaluationProgram Design LanguageMedicinePsychologyNursingEngineeringPolitical scienceManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a result of the growing need for public-health veterinarians, novel educational programs are essential to train future public-health professionals. The University of Minnesota School of Public Health, in collaboration with the College of Veterinary Medicine, initiated a dual DVM/MPH program in 2002. This program provides flexibility by combining distance learning and on-campus courses offered through a summer public-health institute. MPH requirements are completed through core courses, elective courses in a focus area, and an MPH project and field experience. Currently, more than 100 students representing 13 veterinary schools are enrolled in the program. The majority of initial program graduates have pursued public-practice careers upon completion of the program. Strengths of the Minnesota program design include accessibility and an environment to support multidisciplinary training. Continued assessment of program graduates will allow for evaluation and adjustment of the program in the coming years.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,747
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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