Outcome of a One-Week Intensive Training Workshop for Veterinary Diagnostic Laboratory Workers in Liberia
Notice bibliographique
Résumé
There is a huge unmet need for veterinary diagnostic laboratory services in developing nations such as Liberia. One way of bridging the service gap is for visiting experts to provide veterinary laboratory training to technicians in a central location in a short-course format. An intensive 1-week training workshop was organized for 18 student and faculty participants from the College of Agriculture and Integrated Development Studies (CAIDS) at Cuttington University in rural central Liberia. The training was designed and delivered by the non-governmental organization Veterinarians Without Borders US and funded through a Farmer-to-Farmer grant provided by the United States Agency for International Development. Although at the start of training none of the students had any veterinary laboratory experience, by the end of the course over 80% of the students were able to discuss appropriate care and use of a microscope and name at least three important components of laboratory record keeping; over 60% were able to describe how to make and stain a blood smear and how to perform a passive fecal flotation; and over 30% were able to describe what a packed cell volume is and how it is measured and name at least three criteria for classifying bacteria. The intensive training workshop greatly improved the knowledge of trainees about veterinary diagnostic laboratory techniques. The training provided initial skills to students and faculty who are awaiting the arrival of additional grant-funded laboratory equipment to continue their training.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».