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Enregistrement W2095168124 · doi:10.3138/jvme.32.3.377

The North Carolina State University College of Veterinary Medicine Turtle Rescue Team: A Model for a Successful Wild-Reptile Clinic

2005· article· en· W2095168124 sur OpenAlexvenueno aff
Gregory A. Lewbart, Jennifer Kishimori, Larry S. Christian

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorth Carolina State UniversityUniversity of Pennsylvania
Mots-clésTurtle (robot)WildlifeVeterinary medicineService (business)MedicineWork (physics)Family medicineMedical educationEcologyBiologyBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The North Carolina State University College of Veterinary Medicine (NCSU-CVM) Turtle Rescue Team (TRT) is a veterinary student-run organization that treats native, sick and injured, wild chelonians. First-, second-, and third-year students are responsible for case management, consultation coordination, diagnostic testing within the hospital, and placing of recuperating animals with local wildlife rehabilitators. Several clinical research publications have resulted from the opportunity to work with these wild reptiles. Active student participants can also gain a course credit by attending eight hours of lecture/ seminar related to reptile medicine. With regards to outcome assessment, 86% of survey respondents found the program to be valuable or extremely valuable to their veterinary medical education. The logistics of organizing, supporting, and running this service are discussed, and its value as a clinical learning tool is supported by the results of a survey.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,913

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,265
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations16
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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