Contemporary Challenges for Veterinary Medical Education: Examining the State of Inter-Professional Education in Veterinary Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Educational training in professional programs forms the foundation for how a person problem-solves throughout their career. However, training focused on only one profession ignores the value realized through collaborations among multiple professions for solving health-related problems. This is at the core of inter-professional education (IPE). Effective IPE programs can result in inter-professional collaboration and translation science endeavors across the health sciences and beyond. Recent events such as the COVID-19 pandemic and the opioid crisis highlight the importance of veterinary medicine in advancing One Health through IPE. The prevalence of IPE programs in veterinary curricula, and the process by which these have been established, has not been widely described in the literature. Through an 18-question survey sent to associate deans (ADs) of 50 veterinary schools, we sought to determine the status of IPE in the veterinary curriculum. Thirty-nine schools agreed to participate, representing primarily United States Doctor of Veterinary Medicine public and private programs with some representation from Canadian, United Kingdom, and Australasian programs. Schools that provide IPE courses developed their programs in collaboration with other health sciences programs across the 4-year curriculum. The perceived barriers for IPE offerings were no different between schools with or without opportunities; however, a lack of faculty and student-perceived value and lack of adequate space in the academic schedule were common threads. Our findings provide a snapshot of the current state of IPE in veterinary medical curricula, with a particular emphasis on the United States, and point to areas of programmatic need for the field.
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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 | 0,016 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».