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Enregistrement W2170554898 · doi:10.3138/jvme.36.1.114

An Innovative Approach to Post-graduate Education in Veterinary Public Health

2009· article· en· W2170554898 sur OpenAlexvenueno aff
Jenny‐Ann Toribio, Hannah Forsyth, R. R. Laxton, Richard J. Whittington

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVincent Fairfax Family Foundation
Mots-clésFacilitatorVeterinary public healthPublic healthMedical educationModalitiesDistance educationVeterinary medicineMedicinePsychologyNursingSociologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The past decade has seen a substantially increased need for animal health professionals who have advanced education in areas that impact on veterinary public health (VPH). The University of Sydney has made a significant contribution to the international capacity for training in this field by developing an online, distance program in Veterinary Public Health Management. This paper describes the distinctive characteristics of this program, which combines technical material in a range of units that influence VPH with leadership and project management. It then describes the educational model developed for delivery of its course material, including the four modalities that are structured to support engaged learning by busy animal health professionals who are working full-time (self-led, facilitator-led, peer-led, and assessment-led instructional approaches). Finally, having reflected on the efficacy of this model for post-graduate training in VPH, we discuss the progress of the program since its inception in 2002, reflecting on the challenges it has encountered and defining the factors that are critical to the success of this program.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,556
Tête enseignante GPT0,593
Écart entre enseignants0,037 · 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'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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