Skills, Knowledge, Aptitude, and Attitude Colloquium
Notice bibliographique
Résumé
Three projects recently funded by the American Veterinary Medical Association (AVMA) through the National Commission on Veterinary Economic Issues (NCVEI) focused on the veterinary school applicant pool, leadership skills in the veterinary profession, and a veterinary teaching hospital business model, respectively. The Skills, Knowledge, Aptitude, and Attitude (SKAs) Colloquium was designed to present the results of these three projects, to discuss their importance for the future of the veterinary profession, and to develop action plans accordingly. In all, 24 veterinary colleges were represented at the workshop and a total of 72 attendees participated, achieving a broad representation of the veterinary profession ( both academic and non-academic). Through an orchestrated combination of general sessions and facilitated small group discussions, recommendations for implementation and initial action plans for next steps were developed. From these, a list of potential AAVMC follow-up activities was developed, including advocating and facilitating programs across schools to engage and educate faculty regarding the results of these projects; developing realistic information on careers in veterinary medicine; organizing an AAVMC leadership consortium; working toward further development and implementation of the veterinary teaching hospital (VTH) business model; coordinating and sponsoring a national forum on the future of the VTH; reviewing admissions processes; integrating leadership into veterinary curricula; and organizing opportunities for faculty development in leadership.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».