Undergraduate Veterinary Students' Perceptions of the Usefulness, Focus, and Application of Epidemiology Before and After Epidemiology Courses
Notice bibliographique
Résumé
Student perception of the relevance of a topic is known to influence learning outcomes. To determine student perceptions of the usefulness, focus, and application of epidemiology, we conducted a study at two Australian veterinary schools in 2005. Veterinary students in year 3 at the University of Sydney and in year 5 at the University of Queensland completed a self-administered questionnaire at the commencement and conclusion of an epidemiology course. At both universities, while over 95% of students considered epidemiology to be "essential" or "quite useful" in cattle and sheep practice and in government practice, at the course end between 10% and 30% of students still did not consider epidemiology to be "essential" or "quite useful" in small-animal or equine practice. However, the percentage of students who considered that all veterinary work involved the application of epidemiological principles increased from 7% at course start to 15% at course end at the University of Sydney (p=0.188), and from 3% to 25% at the University of Queensland (p<0.001). The results indicate that, although some veterinary students, even at completion of an epidemiology course, still do not link epidemiology with an evidence-based medicine approach to patient care, undergraduate courses can positively change student perception of the usefulness, focus, and application of epidemiology. These findings will be used to refine the epidemiology courses analyzed to improve the learning outcomes of our students.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».