Development and Evaluation of a New Educational Resource for Farm-Health Planning
Notice bibliographique
Résumé
Simple Templates for Everyday Planning and Support (STEPS) was created to illustrate the dynamic process of farm-health planning. Farm-health planning, also known as herd health or flock health planning, is a holistic, proactive management approach to animal health and welfare. This resource was used in a teaching seminar held for two groups of fourth-year veterinary students over a two-year period. Students answered a questionnaire before and after the teaching seminar that revealed that most participants believed the new resource had increased their knowledge of and ability to undertake farm-health planning. Students also completed one of four species-specific case examples that were evaluated by the first author. Most students (90.7%) included at least half of the essential farm-health planning factors in their case example submission. Twenty-six of these essential health planning factors were included by at least 80% of study participants. Six essential health planning factors received less than 20% of the student response rate. The traditional veterinary skills, which involve the management of individual animals, such as an assessment of the severity of lesions, were well represented in all of the case examples. However, the monitoring step of farm-health planning, such as the use of intervention levels, was the least well answered by the student population. In conclusion, the research study found that the STEPS seminar was successful in introducing many of the main principles of farm-health planning to two groups of fourth-year veterinary students.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».