Evaluation of a Primary-Care Setting at a Veterinary Teaching Hospital by a Student Business Group: Implementing Business Training Within the Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
This article provides an introduction to the use of students' business skills in optimizing teaching opportunities, student learning, and client satisfaction in a primary health care setting at a veterinary teaching hospital. Seven veterinary-student members of the local chapter of the Veterinary Business Management Association (VBMA) evaluated the primary-care service at the University of Georgia (UGA) veterinary teaching hospital and assessed six areas of focus: (1) branding and marketing, (2) client experience, (3) staff and staffing, (4) student experience, (5) time management, and (6) standard operating procedures and protocols. For each area of focus, strengths, weaknesses, opportunities, and threats were identified. Of the six areas, two were identified as areas in need of immediate improvement, the first being the updating of standard operating protocols and the second being time management and the flow of appointments. Recommendations made for these two areas were implemented. Overall, the staff and students provided positive feedback on the recommended changes. Through such a student-centered approach to improving the quality of their education, students are empowered and are held accountable for their learning environment. The fact that the VBMA functions without a parent organization and that the primary-care service at UGA functions primarily as a separate entity from the specialty services at the College of Veterinary Medicine allowed students to have a direct impact on their learning environment. We hope that this model for advancing business education will be studied and promoted to benefit both veterinary education and business practice within academia.
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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 | 0,018 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».