Veterinary Students' Attitudes on One Health: Implications for Curriculum Development at Veterinary Colleges
Notice bibliographique
Résumé
One Health knowledge has been identified by the North American Veterinary Medical Education Consortium (NAVMEC) as a core competency for all graduating veterinarians. Many veterinary colleges, however, are still in the preliminary stages of exploring how best to incorporate One Health principles into their existing curricula. In February 2012, we conducted a survey among second to fourth-year Professional Veterinary Medicine (PVM) students at the Colorado State University College of Veterinary Medicine and Biomedical Sciences to assess One Health needs and attitudes. Out of 407 students, 93 (22.9%) completed the survey. Although 74.2% of respondents were very or somewhat familiar with the One Health Initiative, only 34.4% reported some level of involvement with One Health-related activities. Over 80% of respondents rated the One Health Initiative as very important for public health, wildlife health, and food-animal medicine or surgery; less than 30% rated the One Health Initiative as very important for equine medicine or surgery and small-animal medicine or surgery. The majority of respondents were very interested in educational activities involving inter-disciplinary interactions with both human and ecosystem health professionals. Our findings can help guide the development and implementation of One Health-focused curricula at veterinary colleges.
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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 | 0,014 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».