Developing Inter-Professional Education Initiatives to Aid Working and Learning Between Veterinarians and Veterinary Nurses/Vet Techs
Notice bibliographique
Résumé
The veterinary workplace consists of different professionals working together in inter-professional teams. Previous work has explored the benefits of effective veterinary teamwork for multiple stakeholders. In this teaching tip article, we outline the underlying educational theories and tips for developing inter-professional teaching to foster students’ appreciation of the different roles and responsibilities of veterinarians and veterinary nurses/vet techs. Inter-professional education (IPE) requires students to learn with, about, and from each other and implies recognition of social learning as an underpinning approach. It involves developing learning opportunities to address students’ potential misunderstandings of each other’s motivations, to allow them to explore issues present in the other profession’s practice, and to clarify sometimes overlapping roles and responsibilities. Students are given opportunities to explore the complexity of inter-professional teamwork in a safe environment using real-life topics as context for their collaboration. Two veterinary examples of IPE at the Royal Veterinary College (RVC) are provided to explore different teaching methods and topics that have proved successful in our context: dentistry and directed learning scenarios. We describe how RVC has developed an IPE team consisting of faculty members who champion IPE, which has, in turn, inspired students to create a student-led IPE club, hosting extracurricular educational events. This is an example of an effective student–teacher partnership. A number of challenges exist in embedding IPE, but the benefits it offers in integrating clinical and professional elements of the curricula make it worthy of consideration.
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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 | 0,020 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».