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Enregistrement W2134188828 · doi:10.3138/jvme.36.4.397

A Public-Policy Practicum to Address Current Issues in Human, Animal, and Ecosystem Health

2009· article· en· W2134188828 sur OpenAlexvenueno aff
John A. Herrmann, Yvette J. Johnson, H. Fred Troutt, Thomas Prudhomme

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Education, Practice, and Leadership
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPracticumPublic healthPublic policyGovernment (linguistics)Public relationsMedical educationHealth policyPolitical scienceMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are recognized needs for cross-training health professionals in human, animal, and ecosystem health and for public health policy to be informed by experts from medical, science, and social science disciplines. Faculty members of the Community Health and Preventive Medicine Section at the University of Illinois at Urbana-Champaign, College of Veterinary Medicine, and the Institute of Government and Public Affairs, University of Illinois at Urbana-Champaign, have offered a public-policy course designed to meet those needs. The course was designed as a practicum to teach students the policy-making process through the development of policy proposals and to instruct students on how to effectively present accurate scientific, demographic, and statistical information to policy makers and to the public. All students substantially met the learning objectives of the course. This course represents another model that can be implemented to help students learn about complex, multifactorial issues that affect the health of humans, animals, and ecosystems, while promoting participation in public health policy development.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,154
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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