Career Attitudes of First-Year Veterinary Students Before and After a Required Course on Veterinary Careers
Notice bibliographique
Résumé
Careers in Veterinary Medicine is a required, one-credit-hour course at the North Carolina State University College of Veterinary Medicine (NCSU-CVM), which meets once weekly during veterinary students' first semester. Lectures in this course are presented by one or more veterinarians representing diverse career areas. A voluntary, anonymous survey was distributed before the first class meeting in 2011 (PRE) and at the end of the semester (POST) to assess if students' career interests changed during the semester. The survey collected basic demographic data and students' preferences (on a Likert scale) for 17 veterinary career paths. Out of 63 students, 36 (57%) in the POST survey said that their career interests had changed during the semester, and 17 of the 26 students (65%) who gave a reason credited the careers course as one factor in reconsidering their career choice. Only 3 of the 17 career paths had statistically significant PRE/POST survey differences in Likert response frequency (equine practice, pathology, and wildlife medicine), but both informal discussions with students and responses to open-ended survey questions indicated that many students valued the introduction to unfamiliar veterinary career areas. Careers in Veterinary Medicine is a vital component of recent career-planning initiatives in the college, which will be especially important to veterinary students as they face continued changes in the profession, such as the increased debt load of the new graduate and the threat of veterinary workforce oversupply.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».