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Enregistrement W2095080600 · doi:10.3138/jvme.32.3.342

Developing Scientist Leaders for Tumultuous Times

2005· article· en· W2095080600 sur OpenAlexvenueno aff
Catherine E. Woteki

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)DisciplinePublic relationsPolitical sciencePrivate practiceMedical educationPsychologyMedicineLawFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leadership is a quality that can be learned. It is a behavior that one practices, and, after lots of practice, it becomes a habit. This is a lesson I learned from my father, who was a career pilot in the US Air Force and instilled this into me and my siblings from a very early age. It is also something I have learned in observing others. I have frequently asked why some people from certain disciplinary backgrounds seem to have an advantage in the leadership area. Think of the backgrounds of our Presidents, for example; so many of them have been attorneys. Members of Congress, as well, also frequently come from that disciplinary background. Key decision makers in government frequently come from economics backgrounds. I have also asked why this is the case. Frequently, the answer seems to be that these disciplines define themselves as being those that create leaders, not that they limit their members' aspirations. Why are so few veterinarians in leadership positions? It seems quite a paradox that they are not. The assets of an education in veterinary medicine are many. The education provides a very broad background in systems biology, medicine, and public health. There are many career paths for veterinarians. Most choose private practice, but, beyond that, career paths exist in industry, particularly the biomedical industry; in trade associations; in government and industry research; and in public health and regulatory positions. There are also many opportunities in academia, certainly in colleges of veterinary medicine but, beyond that, also in human medicine and in the biology disciplines. International opportunities also exist in governmental and non-governmental organizations, such as the Food and Agriculture Organization at the United Nations and the World Health Organization, and in advocacy and lobbying. Veterinarians are also making news these days. The emerging zoonotic diseases that have seized headlines in papers around the world give prominence to veterinarians and the skills they bring to bear in fighting current outbreaks and preventing future outbreaks of these diseases, such as SARS, Ebola, West Nile virus, and even HIV/AIDS.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,544
Tête enseignante GPT0,602
Écart entre enseignants0,059 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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