Development of the Animal Management and Husbandry Online Placement Tool
Notice bibliographique
Résumé
The workplace provides veterinary students with opportunities to develop a range of skills, making workplace learning an important part of veterinary education in many countries. Good preparation for work placements is vital to maximize learning; to this end, our group has developed a series of three computer-aided learning (CAL) packages to support students. The third of this series is the Animal Management and Husbandry Online Placement Tool (AMH OPT). Students need a sound knowledge of animal husbandry and the ability to handle the common domestic species. However, teaching these skills at university is not always practical and requires considerable resources. In the UK, the Royal College of Veterinary Surgeons (RCVS) requires students to complete 12 weeks of pre-clinical animal management and husbandry work placements or extramural studies (EMS). The aims are for students to improve their animal handling skills and awareness of husbandry systems, develop communication skills, and understand their future clients' needs. The AMH OPT is divided into several sections: Preparation, What to Expect, Working with People, Professionalism, Tips, and Frequently Asked Questions. Three stakeholder groups (university EMS coordinators, placement providers, and students) were consulted initially to guide the content and design and later to evaluate previews. Feedback from stakeholders was used in an iterative design process, resulting in a program that aims to facilitate student preparation, optimize the learning opportunities, and improve the experience for both students and placement providers. The CAL is available online and is open-access worldwide to support students during veterinary school.
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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 | 0,013 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,009 |
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 ».