Using Strategies from Physical Training of Athletes to Develop Self-Study Programs for Veterinary Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary medical students, similar to elite collegiate athletes, are developing strategies for learning new skills and for self-care to take their performance to the next level. As veterinary students learn to successfully navigate an information-dense, high-volume curriculum, many sacrifice wellness, leadership opportunities, extracurricular activities, and social interactions. Strategies from athletes' physical training were used to design a self-study program for first-year veterinary medical students. Major considerations in program design were the characteristics of the human being, learning goals, and contextual constraints. The study program included a warm-up, study sessions, and a cooldown. The program was offered to first-year veterinary medical students at Purdue University's College of Veterinary Medicine. Thirty-two students requested study programs and 21 completed surveys at the semester end. Results were analyzed quantitatively and by using an adapted conventional content analysis approach. Responses were organized into three main domains: reason for participation, program utility, and program satisfaction. Students shared that the most helpful aspects of the program were assisting with organization and time management, providing accountability, and reducing overwhelm by enhancing well-being and performance; they reported that these learned skills would support their well-being as future professionals. This article describes the experiences of one group of veterinary students at one college using these programs. The long-term goal is to develop a model program for all veterinary students to manage curricular demands while maintaining well-being.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».