AgSecure Africa Programme<sup>TM</sup>: A Blended Training Approach for Africa
Notice bibliographique
Résumé
was developed in partnership with the South African Agricultural Research Council-Onderstepoort Veterinary Research (ARC-OVR) to train veterinarians, animal health technicians, researchers and laboratory personnel. Three blended courses consisting of both virtual and in-person delivery were provided with the intent of contributing to the better prevention, detection and control of infectious diseases of livestock and poultry of significant importance for the region with a strong emphasis on transboundary animal diseases. A "train the trainer" model of instruction was employed to equip participants with the ability to train and share knowledge with colleagues and small-holder farmers in their various communities and regions. The design of this program was to increase the capacity of veterinarians and veterinary diagnosticians to safely and accurately diagnose infectious livestock diseases and to also empower small-holder farmers with the knowledge needed to safely and securely manage their livestock and be a first line defense in the prevention and control of infectious livestock diseases. Quantitative and qualitative evaluations were used to measure the impact of the trainings which revealed significant increases in knowledge gains. Course materials were submitted and approved for accreditation by the South African Veterinary Council (SAVC) becoming the first international training program to achieve this. Approval of these courses led to licensed veterinarians and animal health technicians being awarded continuing professional development credits upon their successful completion of courses. A larger goal was to build training capacity, not only for South Africa, but also for the region.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».