An Inter-Institutional Collaboration to “Make Teaching Matter”: The Teaching Academy of the Consortium of West Region Colleges of Veterinary Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary medical education is a relatively small community with limited numbers of institutions, people, and resources widely dispersed geographically. The problems faced, however, are large-and not very different from the problems faced by (human) medical education. As part of an effort to share resources and build a community of practice around common issues, five colleges in the westernmost region of the United States came together to form a regional inter-institutional consortium. This article describes the processes by which the consortium was formed and the initiation of its first collaborative endeavor, an inter-institutional medical/biomedical teaching academy (the Regional Teaching Academy, or RTA). We report outcomes, including the successful launch of three RTA initiatives, and the strategies that have been considered key to the academy's success. These include strong support from the consortium deans, including an ongoing financial commitment, a dedicated part-time Executive Coordinator, regular face-to-face meetings that supplement virtual meetings, an organization-wide biennial conference, an effective organizational structure, and a core group of dedicated leaders and RTA Fellows. The western consortium and RTA share these processes, insights, and outcomes to provide a model upon which other colleges of veterinary medicine can build to further leverage inter-institutional collaboration.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».