A Survey of Established Veterinary Clinical Skills Laboratories from Europe and North America: Present Practices and Recent Developments
Notice bibliographique
Résumé
Developing competence in clinical skills is important if graduates are to provide entry-level care, but it is dependent on having had sufficient hands-on practice. Clinical skills laboratories provide opportunities for students to learn on simulators and models in a safe environment and to supplement training with animals. Interest in facilities for developing veterinary clinical skills has increased in recent years as many veterinary colleges face challenges in training their students with traditional methods alone. For the present study, we designed a survey to gather information from established veterinary clinical skills laboratories with the aim of assisting others considering opening or expanding their own facility. Data were collated from 16 veterinary colleges in North America and Europe about the uses of their laboratory, the building and associated facilities, and the staffing, budgets, equipment, and supporting learning resources. The findings indicated that having a dedicated veterinary clinical skills laboratory is a relatively new initiative and that colleges have adopted a range of approaches to implementing and running the laboratory, teaching, and assessments. Major strengths were the motivation and positive characteristics of the staff involved, providing open access and supporting self-directed learning. However, respondents widely recognized the increasing demands placed on the facility to provide more space, equipment, and staff. There is no doubt that veterinary clinical skills laboratories are on the increase and provide opportunities to enhance student learning, complement traditional training, and benefit animal welfare.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».