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Enregistrement W2807808033 · doi:10.3138/jvme.0117-009r1

Mapping the Teaching of Laboratory Animal Science and Medicine in the European Union and European Free Trade Area

2018· article· en· W2807808033 sur OpenAlexvenueno aff
Despoina Iatridou, Zsuzsanna Nagy, Nancy De Briyne, Jimmy Saunders, Ana Bravo

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEuropean unionCurriculumGraduation (instrument)Animal welfareDirectiveMedical educationVeterinary medicineMedicinePolitical scienceBusinessEngineeringInternational tradeLawComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing a common market and allowing free movement of goods, services, and people is one of the main objectives of the European Union (EU) and the European Free Trade Area. In the field of scientific research, Directive 2010/63/EU on the protection of animals used for scientific purposes aims to improve the welfare of laboratory animals by following the principle of the 3Rs (replacement, reduction, and refinement). Each breeder, supplier, and user must appoint a designated veterinarian to advise on the well-being and treatment of the animals. In our report we investigate how the undergraduate veterinary curriculum prepares future veterinarians for the role of designated veterinarian, by analyzing data from 77 European veterinary education establishments. Over 80% of them provide training in laboratory animal science and medicine in their curriculum. All countries in the EU and the European Free Trade Area, having national veterinary schools, include such training in the curriculum of at least one of their establishments. Laboratory animal science and medicine courses can be obligatory or elective and are often part of more than one subject in the veterinary curricula. Post-graduate courses or programs are available at more than 50% of those veterinary schools. Most authorities in the European region consider graduate veterinarians ready to seek the role as designated veterinarian immediately after graduation.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,330
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,171 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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