A Mixed-Methods Analysis of Changing Student Confidence in an Online Shelter Medicine Course
Notice bibliographique
Résumé
Maddie's Shelter Medicine Program at the University of Florida College of Veterinary Medicine offers comprehensive training in shelter medicine to veterinary students based on a set of core job skills identified by the Association of Shelter Veterinarians. In 2012, this program began teaching online distance education courses to students and practicing veterinarians worldwide who sought additional training in this newly recognized specialty area. Distance learning is a novel educational strategy in veterinary medicine; most instruction at veterinary medical schools is classroom based. No previous studies have shown whether online courses can prepare veterinarians to practice shelter medicine. In this study, we investigated how an online, graduate-level course titled "Shelter Animal Physical Health" changed student self-reported confidence. First, we compared pre-course confidence regarding eight specific shelter medical practice scenarios to post-course confidence through statistical analysis. Quantitative analysis showed a significant (p<.001) increase in self-reported confidence for all eight scenarios. Next, we used open coding to identify themes within reflection papers that students were asked to write during the course and used those findings to corroborate or refute the quantitative results. Qualitative analysis of students' reflection papers identified six themes: confidence, communication, population management, outbreak management, medical care, and application. The results of this study show that distance education can be an effective method of preparing veterinarians and veterinary students to practice shelter medicine.
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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 | 0,025 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».