Knowledge, Skills, and Attitudes of Veterinary College Deans: AAVMC Survey of Deans in 2010
Notice bibliographique
Résumé
The purposes of this Association of American Veterinary Medical Colleges (AAVMC) study was to develop a profile of deans to understand the knowledge, skills, and attitudes that current deans of schools and colleges of veterinary medicine consider important to job success and to inform the association's leadership development initiatives. Forty-two deans responded to an online leadership program needs survey, which found that knowledge, skills, and abilities related to communication, finance and budget management, negotiation, conflict management, public relations, and fundraising were recommended as the most important areas for fulfilling a deanship. Most respondents speculated that the greatest challenges for their institutions will be in the areas of faculty recruitment and retention and financing veterinary education. Reflecting on their experiences, respondents offered an abundance of advice to future deans, often citing the importance of preparation, communication, and leadership qualities as necessary for a successful and satisfying deanship. More than three-quarters of the respondents indicated moderate to high interest in an AAVMC multi-phase leadership training program to develop administrative leaders. A nearly equal number also indicated support for formal leadership training for current veterinary medical college and school deans. The study suggests leadership development topics that AAVMC could provide at existing meetings or through new programming. The study also suggests directions for individual institutions as they seek to implement leadership development activities at the local level.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 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 ».