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Enregistrement W2918129248 · doi:10.3138/jvme.1017-150r1

The Educational Resource Preferences and Information-Seeking Behaviors of Veterinary Medical Students and Practitioners

2019· article· en· W2918129248 sur OpenAlexvenueno aff
Bridget C. Garner, Diana Hartle, Kate E. Creevy

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInnovations in Medical Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationResource (disambiguation)MedicinePsychologyVeterinary medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overall purpose of this study was to assess the information-seeking strategies of individuals representing different stages of veterinary training. More specifically, we conducted a survey to evaluate textbook ownership, to determine the preferred types of educational resources and why these preferences exist, and to determine if changes arise as training progresses. We asked students in the veterinary curriculum, interns, residents, and recent graduates from the University of Georgia (UGA) College of Veterinary Medicine (CVM) to participate in a confidential online survey. A total of 184 individuals participated. Respondents were grouped into one of six categories: recent graduates ( n = 6), interns/residents ( n = 11), fourth-year students ( n = 21), third-year students ( n = 46), second-year students ( n = 73), and first-year students ( n = 27). The results showed that veterinary students used class notes and non-veterinary search engines initially, whereas interns and residents consulted textbooks and the primary literature as their first sources to answer a veterinary question. Veterinary students had accrued textbooks over sequential years in the curriculum, but many interns and residents had almost twice as many textbooks as those who had not pursued additional training after graduation. An ANOVA showed that first-year students reported a preference for printed textbooks significantly more frequently than the third-year and fourth-year students ( F(5,163) = 3.265, p = .006, and p = .012, respectively). Decreased cost was most frequently cited as the factor that would increase textbook purchases.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,374 · 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'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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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