Virtual Clinics: A Student-Led, Problem-Based Learning Approach to Supplement Veterinary Clinical Experiences
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic created an abrupt need for effective remote clinical experiences for senior clinical veterinary students. Subsequently, the authors created virtual clinics. This activity was derived from a problem-based learning (PBL) model wherein students designed clinical cases and participated through virtual role play as clients and clinicians. The purpose of this article is to describe virtual clinics and to report data from focus groups of participating students and faculty facilitators from two institutions regarding the positive and negative aspects of the shift in practice. A few common emerging themes included that case rounds were fun and engaging, students could learn at their own pace, and peer-to-peer learning opportunities had perceived value. Themes are reflected against the pedagogical literature to draw out areas that resonated. Students felt this activity was more engaging than listening to a discussion of a case they had no ownership of, and facilitators agreed that the peer-to-peer interactions added to student engagement. Additionally, students developed deeper knowledge about the underlying disease process and clinical presentation of their case, which required independent and self-directed learning, enabling students to think about a case from a client's perspective. By participating in these activities, students developed skills of classroom-to-clinic transitional value. While virtual clinics should not replace in-person clinical experiences, this activity might be useful to facilitate students' transition from a structured classroom setting to a less-structured clinical experience.
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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 | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle