Raising campus awareness on issues of globalization in veterinary medical education
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p>This article was migrated. The article was marked as recommended. Ross University School of Veterinary Medicine (RUSVM), due to its geographic location, provides an opportunity to raise awareness regarding issues of globalization in veterinary medical education, specifically in relation to diversity and acculturation. This manuscript discusses RUSVM's demographics and raises awareness concerning challenges North American students may experience when immersed in an environment where the racial mix of the university is predominantly White, vastly different than the community in which it resides.RUSVM students, faculty and support staff (n=1448) were invited to complete the American Veterinary Medical Association climate survey. Survey response rate was 36%. Students and faculty self-identified as White (80% and 76%, respectively), and support staff self-identified as African American or Black (71%). Non-US Faculty reported a legal residence of Europe 8%, Africa 2%, or the Caribbean (44%), and support staff of Saint Kitts and Nevis (68%). Non-US students, most often indicated Canadian residency. Qualitative analyses resulted into three themes addressing university climate (35%), culture privilege (42%), and professionalism (24%). Matriculation of North American students wishing to study abroad should include deliberate discussions with respect to diversity, cultural and social contexts supporting acculturation, and adaptation to a broader academic environment.</ns4:p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».