Incorporation of Equine Learning Theory into the Undergraduate Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Working as an equine veterinarian carries a high risk of occupational injury, with the behavior of the horse frequently reported as a cause for these injuries. Risk of injury is one reason cited by undergraduate veterinary students that would prevent them from entering large animal practice, and newly graduated veterinarians have been shown to be at increased risk of sustaining an occupational injury compared with more experienced colleagues. A cohort of pre-final-year undergraduate veterinary students were given a 45-minute lecture on learning theory and its application in equine practice, completing a questionnaire before ( pre) and after (immediately [ post] and several weeks [ delayed post]) to investigate whether receiving a single lecture alters undergraduate veterinary students’ perception of dealing with difficult horses in equine practice. The undergraduate veterinary students’ attitudes to the behavior scenarios altered from the pre-questionnaire to the post- and delayed post-questionnaires. They were less likely to choose more traditional methods of restraining or controlling the horse (such as a twitch) and more likely to choose an option based on learning theory after the lecture. They also reported that if they had to deal with one of these scenarios in practice following the lecture, they would feel more confident, more likely to succeed in completing the intervention, and less likely to be injured. This study suggests that an educational intervention can help change the attitudes and confidence of undergraduate students when working with difficult horses.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».