The Demographics and Evaluation of the Externship Experiences Arranged by Michigan State University Veterinary Medicine Students
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE FOR THE STUDY: The clinical curriculum at the Michigan State University (MSU) College of Veterinary Medicine encourages off-campus study. One elective, veterinary externship, allows students to arrange experiences that are expected to challenge them academically and provide realism about private practice and nontraditional employment. This study was undertaken to describe the demographics of student-arranged externships and to characterize the evaluation of our students by on-site mentors. METHODOLOGY: Externship demographics and evaluation data were analyzed for the participants from two consecutive veterinary classes. Mentors evaluated 11 categories relating to student knowledge, ability, enthusiasm, or potential and responded to three questions. RESULTS: 88% of students from the classes of 1999 and 2000 elected either one or two externships. Small animal practice settings predominated; externships were frequently used to gain experience with a particular species or discipline; and non-private practice settings accounted for 21% of the total. Statistical differences among the 11 evaluation categories are reported. CONCLUSIONS: Whether in traditional or nontraditional arenas, externships offer an effective way to give students choices in the attainment of veterinary skills, abilities, knowledge, and potential. Mentors were dedicated to their responsibilities and provided useful evaluations. In comparison to other evaluation categories, our students lacked an understanding of entry-level practice and business management concepts. Many mentors failed to equate practice and business management with the clinical education of veterinary students.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».