Developing a Professional Studies Curriculum to Support Veterinary Professional Identity Formation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Professional studies teaching in medical and veterinary education is undergoing a period of change. Traditional approaches, aiming to teach students professional values and behaviors, are being enhanced by curricula designed to support students' professional identity formation. This development offers the potential for improving student engagement and graduates' mental well-being. The veterinary professional identity associated with emotional resilience and success in practice incorporates complexity in professional decision making and the importance of context on behaviors and actions. The veterinarian must make decisions that balance the sometimes conflicting needs of patient, clients, veterinarian, and practice; their subsequent actions are influenced by environmental challenges such as financial limitations, or stress and fatigue caused by a heavy workload. This article aims to describe how curricula can be designed to support the development of such an identity in students. We will review relevant literature from medical education and the veterinary profession to describe current best practices for supporting professional identity formation, and then present the application of these principles using the curriculum at the Royal Veterinary College (RVC) as a case study. Design of a "best practice" curriculum includes sequential development of complex thinking rather than notions of a single best solution to a problem. It requires managing a hidden curriculum that tends to reinforce a professional identity conceived solely on clinical diagnosis and treatment. It includes exposure to veterinary professionals with different sets of professional priorities, and those who work in different environments. It also includes the contextualization of taught content through reflection on workplace-learning opportunities.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle