Cultural Competence Is Everyone’s Business: Embedding Cultural Competence in Curriculum Frameworks to Advance Veterinary Education
Notice bibliographique
Résumé
Cultural competence in professional and research practice is important to effectively deliver animal and One Health services and programs. Veterinarians work with culturally and linguistically diverse teams, clients, and communities. Cultural perspectives on the significance and perceptions of animals and differences in consultation and engagement protocols and strategies can influence client–practitioner and researcher–community relationships, impacting animal health, welfare, and/or research outcomes. Curricula have been proposed to build cultural capacity in graduates, but these have not been reported in veterinary programs, and early attempts to integrate cultural competency into the University of Sydney veterinary curriculum lacked a formal structure and were ad hoc with respect to implementation. To address this, the authors introduced a broad curriculum framework into the University of Sydney veterinary program, which defines cultural competence, perceptions of animals, effective communication, and community engagement in a range of contexts. Cultural competency learning outcomes were described for units of study. These were contextually relevant and aligned to course learning outcomes and University of Sydney graduate qualities. Constructive alignment was achieved by linking learning outcomes to teaching and learning activities and assessment. The continuum of cultural competency underpinned mapping of cultural competency across the curriculum with staged, vertical integration of key principles. Additionally, action to engage staff, students, and stakeholders in a cultural competence agenda assisted in sustaining curriculum change. The result was integration of cultural competency across the curriculum aligning with recommendations from accrediting bodies and with best practice models in medicine, nursing, and allied health programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».