Veterinary e-CPD: A New Model for Providing Online Continuing Professional Development for the Veterinary Profession
Notice bibliographique
Résumé
Continuing professional development (CPD) is widely recognized as an important element in effective lifelong learning for veterinary surgeons. Traditional methods of CPD do not suit all learners, as issues such as location, time, cost, and structure sometimes prevent individuals from completing the required number of CPD study hours per year. The rapid development of the Internet, and with it the increasing scope and sophistication of e-learning, provides new opportunities to address some of these constraints on the provision of CPD. This article describes one way in which e-learning has been deployed effectively to support veterinary surgeons in practice. Since 2003, a series of six-week e-CPD courses has been offered by the Royal Veterinary College (RVC) in an online format, with no face-to-face teaching component. Participants enrolled in courses from May 2006 to January 2007 were found to come from 23 different countries. Analysis of feedback forms indicates a general satisfaction with this new way of studying, with a significant majority of participants stating that they would wish to use this approach again in future. The feedback indicates that e-learning can offer an effective alternative to traditional face-to-face courses and that its popularity is likely to grow in future as veterinarians become increasing familiar with and confident about working online.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,008 |
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 ».