Creation and Evaluation of a Food Animal Curriculum Roadmap for Veterinary Students at the University of Minnesota
Notice bibliographique
Résumé
Less than 5% of US veterinary school graduates go on to practice predominantly food animal medicine, contributing to a serious shortage of veterinarians practicing in rural areas. Exposing students to clinical and farm experiences while in veterinary school is an effective way to recruit them to various types of veterinary careers. Students at the University of Minnesota College of Veterinary Medicine (UMN CVM) were not always aware of food animal course options within the curriculum. Additionally, food animal faculty had noted that while face-to-face mentoring was the most effective way to help students select courses, it was too dependent upon faculty availability and students’ comfort level in reaching out for advice. Consequently, it was decided to develop an online catalog of course options focusing on food animal topics. This course catalog, called the Food Animal Curriculum Roadmap, was designed as an interactive roadmap similar to a map of subway lines, where each line represents a species of interest (beef, dairy, small ruminant, swine, and poultry) and each station is a course. The roadmap was made available to all students at the college. A user survey showed that 96% of the respondents ( n = 30) indicated that they had a better understanding of course offerings after using the Food Animal Curriculum Roadmap.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».