Envisioning the Future of Veterinary Medical Education: The Association of American Veterinary Medical Colleges Foresight Project, Final Report
Notice bibliographique
Résumé
This report of the Association of American Veterinary Medical Colleges’ 2006 Foresight Project, developed under the leadership of an AAVMC Steering Committee, drew on the experience, imagination, and energetic participation of more than 95 participants from across the United States and Canada. The environment of veterinary medicine is one of profound change. The current number of veterinarians is inadequate to address the present and future needs of society. To remain relevant, academic veterinary medicine must prepare veterinarians for what may come in the future. In order to be recognized and remunerated for their knowledge, compassion, integrity, and judgment, veterinarians must first demonstrate their relevance to new societal trends. The objective of the study reported here was to determine a future direction for academic veterinary medicine using Foresight technology. The tools employed were challenge questions and the development of eight future possible scenarios. The study supported the need for change. This report recommends an adaptive and responsive system of veterinary medical education, achieved by defining those areas of professional focus that would address all the anticipated needs of society. An area of professional focus signifies a pathway leading to a DVM degree. Colleges would choose to offer selected areas of professional focus most appropriate to their capabilities, according to a binational plan. Veterinary medicine is integral to the well-being of any future society. This is a pivotal moment for the veterinary profession and for veterinary medical education. Leadership, collaboration, and a shared vision will determine the destiny of the profession.
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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 | 0,064 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».