Insights into the Future Generation of Veterinarians: Perspectives Gained From the 13- and 14-Year-Olds Who Attended Michigan State University’s Veterinary Camp, and Conclusions about Our Obligations
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary medicine is at a crossroads: the future of the profession will be determined by those who join it and by those who select who will join it. Veterinary schools are the gatekeepers of the profession, and the entire veterinary profession is responsible for ensuring that the image it presents to those who will join it matches the social needs that it must serve. The application process for a Michigan State University College of Veterinary Medicine (MSUCVM) academic summer camp provided an opportunity to discern attributes of the 314 eighth-grade students who attended in 2000-2002. A re-reading of their application essays allowed clustering of similar descriptions and comments about motivations to attend the camp, interests in science, interactions with animals, and exposure to veterinarians and veterinary medicine. Many veterinary camp attendees will be undergraduate students by 2005/2006 and will be applying to colleges of veterinary medicine between 2008 and 2010. There-fore, an understanding of their attributes is germane to discussions about desirable characteristics of veterinary college applicants. Although the camp was designed to attract eighth graders interested in science and curious about veterinary medicine, attendees frequently described veterinary medicine as their career goal. These students (89.5% female, 95.6% residents of Michigan) enjoyed science, but their interest in veterinary medicine related to emotions such as a love of animals and sympathy for sick or injured animals (96.1%). They discussed having pets in their homes (75.5%), involvement with horseback riding (20.7%), experiences with animal-related projects and activities in 4-H (17.2%), and husbandry experience at farms or stables (16.2%). Although 22.6% had already shadowed a veterinarian and 12.8% described receiving other forms of veterinary mentoring, 22.9% commented on their inability to gain shadowing exposures prior to age 16. Based on the results of this survey and years of working with adolescents interested in veterinary medicine, the author offers conclusions about mentoring youth with an interest in veterinary careers.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».