The VetEd Conference: Evolution of an Educational Community of Practice
Notice bibliographique
Résumé
The VetEd conference was developed with the aim of growing an educational community by providing an opportunity to share ideas, innovations, research, and best practices in veterinary education in a friendly, affordable, and inclusive environment. The annual conference has been hosted by the veterinary schools in the UK, Ireland, and the Netherlands, becoming the official conference of the Veterinary Schools Council in 2017. The current study investigates the extent to which the development of the conference has contributed to the evolution of a community of practice. The conference proceedings' abstracts were analyzed to identify trends in number, type, and author information. This was complemented by oral histories exploring the impact of VetEd on developing the veterinary education community. The number of abstracts has increased from 40 (2010) to 137 (2018), and these are predominantly posters, with the major themes being technology-enhanced learning, clinical skills, and assessment. The authors have been increasingly international, representing 8 countries in 2010 and 22 in 2018. Nine interviews were undertaken with those involved in organizing VetEd. The inclusivity of the conference and the engagement of a wide variety of delegate groups are key themes that emerged. Concerns emerged around the organizational challenges and the potential for the conference to outgrow the founding principles in the future. VetEd has become a key event in the annual calendar and represents an initiative that has contributed to the ongoing development of the veterinary education community.
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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 | 0,063 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,012 |
| Communication savante | 0,020 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».