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Enregistrement W2901503954 · doi:10.3138/jvme.0717-090r1

Challenges and Issues Surrounding Promotion and Tenure of Faculty with Clinical Service Responsibilities in Veterinary Medicine

2018· article· en· W2901503954 sur OpenAlexvenueno aff
Sandra F. San Miguel

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipPromotion (chess)ExcellenceService (business)Medical educationReputationMedicinePublic relationsPolitical scienceVeterinary medicineBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mentoring, assessing, and rewarding faculty who have clinical service responsibilities with promotion and tenure can be challenging in many respects. Clinical service responsibilities can limit the time that faculty have available to participate in scholarly activities, especially if the scholarship required for promotion is restricted to traditional research efforts where an individual faculty member is assessed in terms of the number of scientific publications in high-tiered journals with senior authorship and the amount of extramural funding garnered. Even if other forms of scholarship are recognized, metrics used to evaluate research efforts are often inappropriately applied to other scholarly activities. This challenge is not unique to veterinary medicine. This literature review reveals information regarding barriers and recommended solutions from other healthcare and service professions as recognizing scholarly engagement in academic veterinary medicine is just beginning. Opportunities and examples of how faculty can derive scholarship from their clinical service activities are provided. In addition, an approach for mentoring faculty in the prospective planning and documenting of scholarly engagement efforts is suggested. Lastly, challenges and guidance for assessing such scholarship in academic veterinary medicine are recommended as one step toward encouraging colleges of veterinary medicine to develop methods to assess scholarly engagement within their promotion and tenure processes. A change in approach to the promotion and tenure process can result in more faculty being rewarded for their clinical, diagnostic, and scholarly excellence, which positively impacts patient care, career fulfillment, institutional reputation, the veterinary profession, and society as a whole.

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)0,117
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,209
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Incitatifs · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1170,209
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0180,012
Communication savante0,0260,018
Science ouverte0,0060,017
Intégrité de la recherche0,0090,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,683
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,055 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineIncitatifs
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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