Effects of an 8-Week Dairy Production Medicine Course on Veterinary Student Self-Confidence and Perceptions of Knowledge and Skills Used by Dairy Veterinarians
Notice bibliographique
Résumé
The 8-week dairy production medicine course at the National Center of Excellence in Dairy Production Medicine Education for Veterinarians is designed to equip senior veterinary students with the knowledge and skills needed to serve the dairy industry. Course developers identified 59 topics of importance for dairy production medicine veterinarians. Students ( N = 50) were surveyed before and after the course to determine their perceptions of (a) the importance of the 59 topics for their intended positions and (b) their knowledge and skill in those areas. We expected the course to affirm or strengthen perceptions of importance and increase confidence. Students rated 57 of the topics as moderately or very important before the course. Ratings were unchanged (56 topics) or increased (3 topics) after the course. Before the course, students believed they had a lot of knowledge and skill in just one area: animal behavior and handling. At the end of the course, students believed they had a lot of knowledge and skill in 21 areas; confidence ratings were higher for 47 of the 59 topics. Alumni were surveyed 1–2 years after graduation to determine the importance of the 59 topics to their positions, their impressions about how well the course prepared them in those areas, and whether they referred back to course materials. Feedback was used to adjust the course. The topics alumni rated as most important were similar to those students predicted would be most important. Seventy-five percent of alumni used the course website as a resource in practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».