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Enregistrement W2087638557 · doi:10.3138/jvme.38.4.338

150th Anniversary of Veterinary Education and the Veterinary Profession in North America: Part 4, US Veterinary Colleges in 2011 and the Distribution of their Graduates

2011· article· en· W2087638557 sur OpenAlexvenueno aff
Donald F. Smith, Melissa S. Fenn

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationVeterinary medicineState (computer science)PopulationVeterinary educationMedicineCurriculumMedical educationPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This fourth article in an ongoing series of articles published in the Journal of Veterinary Medical Education on veterinary education and the veterinary profession provides information on the colleges and schools that exist in the US in 2011. This article provides a brief description of the educational programs and recent accreditation of the veterinary schools at Western University of the Health Sciences and Ross University on the Island of St. Kitts. Without taking into consideration Caribbean colleges, the number of veterinary student positions in US colleges has increased by approximately 24% in the past decade. The number of students attending veterinary colleges is unevenly distributed across the country with many of the more populous states having fewer students per 100,000 people than less populous states. The percentage of veterinarians who reside in the state of their alma mater also varies widely with alumni from some colleges remaining in the state of the college from which they graduated (e.g., Texas A&M and the University of California at Davis) and the graduates of other colleges (e.g., Cornell University and the University of Pennsylvania) being more widely distributed across the country. The location of veterinarians is also provided by state and adjusted for population and state size.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,236
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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