Notice bibliographique
Résumé
The veterinary profession has gone through periods of profound change in response to economic and social changes. We are currently in another such period: profound change is required in order for the profession to remain relevant in a marketplace where a rapidly expanding knowledge base and new technologies demand an ever-increasing level of expertise in a greater variety of areas. However, the veterinary profession is perceived both internally and by the public as possessing a narrow set of skills that supports a narrow group of careers focused on salvaging ill or injured companion animals. It will be necessary to dramatically change the way veterinary students are recruited and trained, as well as how graduate veterinarians are licensed and provided continuing education, in order for the veterinary profession to capitalize on our historical strengths and provide service and leadership in a greater diversity of career paths. Even though the number of veterinarians needed to provide primary care for livestock is decreasing, both the level of expertise demanded by livestock owners and the value of veterinary involvement on livestock farms are increasing. Colleges of veterinary medicine appear challenged to meet the changing needs for veterinary services in animal agriculture because of the declining percentage of veterinary students interested in food animal careers. Fortunately for animal agriculture, the skill set needed by food animal veterinarians is also needed by several emerging segments of the veterinary profession that have tremendous potential for rapid growth, including employment in all segments of food production systems, environmental monitoring and management, bio-security and disease eradication, laboratory diagnostics, and federal regulatory and bio-defense roles. Like previous periods of profound change, this moment in history will require creative thought, open discussion, and a willingness to step into the unknown.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».