Envisioning the Future of Veterinary Medical Education: The Association of American Veterinary Medical Colleges Foresight Project, Final Report
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,016 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle