Preparedness and Disaster Response Training for Veterinary Students: Literature Review and Description of the North Carolina State University Credentialed Veterinary Responder Program
Notice bibliographique
Résumé
The nation's veterinary colleges lack the curricula necessary to meet veterinary demands for animal/public health and emergency preparedness. To this end, the authors report a literature review summarizing training programs within human/veterinary medicine. In addition, the authors describe new competency-based Veterinary Credential Responder training at North Carolina State University College of Veterinary Medicine (NCSU CVM). From an evaluation of 257 PubMed-derived articles relating to veterinary/medical disaster training, 14 fulfilled all inclusion requirements (nine were veterinary oriented; five came from human medical programs). Few offered ideas on the core competencies required to produce disaster-planning and response professionals. The lack of published literature in this area points to a need for more formal discussion and research on core competencies. Non-veterinary articles emphasized learning objectives, commonly listing an incident command system, the National Incident Management System, teamwork, communications, and critical event management/problem solving. These learning objectives were accomplished either through short-course formats or via their integration into a larger curriculum. Formal disaster training in veterinary medicine mostly occurs within existing public health courses. Much of the literature focuses on changing academia to meet current and future needs in public/animal health disaster-preparedness and careers. The NCSU CVM program, in collaboration with North Carolina Department of Agriculture and Consumer Service, Emergency Programs and University of North Carolina at Chapel Hill School of Public Health, operates as a stand-alone third-year two-week core-curriculum training program that combines lecture, online, experiential, and group exercises to meet entry-level federal credentialing requirements. The authors report here its content, outcomes, and future development plans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».