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Enregistrement W2148023333 · doi:10.3138/jvme.33.3.401

Zoo and Wildlife Medical Education: A European Perspective

2006· article· en· W2148023333 sur OpenAlexvenueno aff
Kai Frölich, Susanne E Grabitzky, Chris Walzer, Richard J. Delahay, Gerry M. Dorrestein, Jean‐Michel Hatt

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlifeErasmus+Veterinary medicineMedical educationMedicinePolitical scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Europe has a long and distinguished history in veterinary science and education, and it was here that the first professional investigations of pathological conditions in zoo animals took place. However, despite an increasing number of veterinarians working with wildlife, education in zoological and wildlife medicine has only recently become part of formal veterinary training at the undergraduate level. Consequently, current educational opportunities in zoological and wildlife medicine vary widely throughout Europe, both in availability and in composition. The need to establish agreed standards in education across Europe and to foster the mobility of students and teaching staff are reflected by international agreements such as the Bologna Treaty and the ERASMUS-SOCRATES program. Europe is also home to a number of voluntary professional organizations, such as the European Wildlife Disease Association and the European Association of Zoo and Wildlife Veterinarians, that actively promote the inclusion of zoological and wildlife medicine in veterinary education. Zoo and wildlife medicine is currently a veterinary specialization in Europe, but educational opportunities are likely to increase in availability in the future.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,310 · 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.

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

Citations8
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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