Arizona Veterinarians’ Perceptions and Consensus Regarding Skills, Knowledge, and Attributes of Day One Veterinary Graduates
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to assess Arizona veterinarians’ perceptions and consensus regarding the importance of items in the domains of clinical skills, knowledge, and attributes of Day One graduates of veterinary school and to determine demographic predictors for items on which consensus was low. In this survey-based prospective study, respondents were asked to rate the importance of 44 items on a 5-point Likert scale ranging from 1 ( not at all important) to 5 ( extremely important). Responses were visualized as divergent stacked bar charts and evaluated via summary quantitative and qualitative analyses. Several items had a median score of 5. For clinical skills, items were the ability to formulate a preventive health care plan, the ability to interpret test results, and basic safe handling and restraint of animals; for knowledge, knowledge of pain management and anesthesia; and for attributes, teamwork, problem-solving skills, and client communication skills. The majority of items (80%) had a strong or very strong consensus measure, 18% had a moderate consensus measure, and 2% had a weak consensus measure. Six items (14%) varied by at least one demographic category. We found demographic differences between large and small animal practices in the clinical skill of ability to perform a necropsy, knowledge of large animal theriogenology, and knowledge of canine theriogenology. In conclusion, we found differences in the importance of items and agreement among practitioners, suggesting that critical evaluation of the mapped curriculum, particularly with regard to core curriculum compared with electives and clinical tracks, may benefit students and future employers.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».