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Enregistrement W2742215409 · doi:10.3138/jvme.1016-165r

Challenges in Preparing Veterinarians for Global Animal Health: Understanding the Public Sector

2017· article· en· W2742215409 sur OpenAlexvenueno aff
P. Hollier, Kaylee A. Quinn, Corrie C. Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Livestock Research InstituteWorld Health Organization
Mots-clésPrivate sectorCurriculumPublic sectorPublic healthGraduation (instrument)Work (physics)BusinessPublic relationsMedicinePolitical scienceEconomic growthNursingEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding of global systems is essential for veterinarians seeking to work in realms outside of their national domain. In the global system, emphasis remains on the public sector, and the current curricular emphasis in developed countries is on private clinical practice for the domestic employment market. There is a resulting lack of competency at graduation for effective engagement internationally. The World Organisation for Animal Health (OIE) has created standards for public sector operations in animal health, which must be functional to allow for sustainable development. This public sector, known as the Veterinary Services, or VS, serves to control public good diseases, and once effectively built and fully operational, allows for the evolution of a functional private sector, focused on private good diseases. Until the VS is fully functional, support of private good services is non-sustainable and any efforts delivered are not long lasting. As new graduates opt for careers working in the international development sector, it is essential that they understand the OIE guidelines to help support continuing improvement. Developing global veterinarians by inserting content into the veterinary curriculum on how public systems can operate effectively could markedly increase the potential of our professional contributions globally, and particularly in the areas most in need.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,009
Communication savante0,0190,015
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0120,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 Opus0,466
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,034 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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