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Enregistrement W2104294713 · doi:10.3138/jvme.34.4.383

Veterinary Pathology in the United Kingdom: Past, Present, and Future

2007· article· en· W2104294713 sur OpenAlexvenueno aff
Donald F. Kelly

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecialtyVeterinary pathologyEconomic shortageCompetence (human resources)TelepathologyMedicineMedical educationPathologyManagementPolitical scienceLawTelemedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a historical perspective on veterinary anatomic pathology in the United Kingdom from the late nineteenth century to the present. Prior to World War II, the specialty was a rather general one that also included bacteriology and parasitology and was only slightly affected by strong Germanic developments in cell and tissue pathology. The few notable figures of this era include John McFadyean, Sidney Gaiger, and J.R.M Innes. The specialty developed strongly in the second half of the twentieth century, led by a small number of individuals, and was greatly aided by the development of specialist colleges and residency training. Key individuals of this era include W.F. Blakemore, Ernest Cotchin, R.J.M. Franklin, W.F.H. Jarrett, A.R. Jennings, and A.C. Palmer. A remarkable feature of this period has been the increased employment of veterinary pathologists in biomedical industry and in private diagnostic laboratories. While standards of pathology practice have benefited from the college initiatives, there are major financial constraints on the availability of funded training posts in the United Kingdom, and there remain considerable shortages in the supply of pathologists trained to contemporary standards. The acknowledged professional and scientific importance of veterinary pathology needs to be translated into effective financial support for the training that underpins competence in this specialty. Further developments seem likely to be dominated by advances in the technology of tissue handling, applications of molecular biology to pathology, and greater use of telepathology in teaching, in quality assurance, and in continuing professional development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,003

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 Opus0,416
Tête enseignante GPT0,564
Écart entre enseignants0,148 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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