Collaborative Development of a Shared Framework for Competency-Based Veterinary Education
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Competency-based medical education is an educational innovation implemented in health professions worldwide as a means to ensure graduates meet patient and societal needs. The focus on student-centered education and programmatic outcomes offers a series of benefits to learners, institutions and society. However, efforts to establish a shared, comprehensive competency-based framework in veterinary education have lagged. This article reports on the development and outcome of a competency-based veterinary education (CBVE) framework created through multi-institutional collaboration with international input from veterinary educators and veterinary educational leaders. The CBVE Framework is designed to reflect the competencies expected of new graduates from member institutions of the Association of American Veterinary Medical Colleges (AAVMC). The CBVE Framework consists of nine domains of competence and 32 competencies, each supplemented with illustrative sub-competencies to guide veterinary schools in implementing competency-based education in their local context. The nine domains of competence are: clinical reasoning and decision-making; individual animal care and management; animal population care and management; public health; communication; collaboration; professionalism and professional identity; financial and practice management; and scholarship. Developed through diverse input to facilitate broad adoption, the CBVE Framework provides the foundation for competency-based curricula and outcomes assessment in veterinary education internationally. We believe that other groups seeking to design a collective product for broad adoption might find useful the methods used to develop the CBVE Framework, including establishing expertise diversity within a small-to-medium size working group, soliciting progressive input and feedback from stakeholders, and engaging in consensus building and critical reflection throughout the development process.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle