Models for Teaching Career Development and Practice Management
Notice bibliographique
Résumé
Published in 2002, the “Template for a Recommended Curriculum in ‘Veterinary Professional Development and Career Success’” compiled a comprehensive list of recommended topics to develop an effective complement of nontechnical skills, knowledge, aptitudes, and attitudes (SKAs) in veterinary students.1 Authors of the curriculum recognized that developing an effective delivery system for the suggested material would likely present a challenge and formulated a set of recommendations to help achieve that end. These included collaborating with the National Commission on Veterinary Economic Issues (NCVEI) to achieve visibility and broad-based support across the veterinary profession; seeking support from private practitioners and academic administrators in Association of American Veterinary Medical Colleges (AAVMC) member institutions; developing liaison with the Association of Veterinary Practice Management Consultants and Advisors (AVPMCA) to garner both their input and support; and coordinating meetings to help fine-tune the recommended curriculum and to work together on overcoming implementation constraints. To that end, a workshop was conducted on July 19, 2003, for veterinary college administrators, educators, and practice management consultants. The workshop had two objectives: (1) demonstrating educational methods that have been successfully used for teaching in the arena of career development and practice management and (2) developing a professional network to facilitate communication and collaboration toward effective teaching and learning. Sponsored by the NCVEI Working Group on SKAs (with additional financial support from Hill’s Pet Nutrition, Inc.), the program included presentations from several individuals on methods being used to successfully teach career development and practice management by their respective institutions. Each presentation was allocated 15 to 20 minutes, followed by five to 10 minutes of discussion. Summaries of several of these presentations follow.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».