Identifying Benefits, Challenges, and Options for Improvement of Veterinary Work-Based Learning in Bangladesh
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
Work-based learning (WBL) provides relevant contemporary experience of working environments. Potential benefits for students include developing invaluable skills (clinical, personal, cultural, and professional) and gaining greater awareness of the profession and future career opportunities. However, there are also challenges related to running and sustaining a successful WBL program. In the context of this study, WBL refers to external placements undertaken by final-year students. The aims of the study were to identify ways to optimize the benefits while managing the challenges in delivering WBL in a veterinary curriculum. An in-depth study was undertaken at Chattogram Veterinary and Animal Sciences University (CVASU), Bangladesh, where a WBL program has been in place for 20 years. Final-year veterinary students at CVASU were surveyed to ascertain WBL experiences; survey findings were further explored in focus groups with students, recent graduates, faculty, and placement providers. Most agreed that they had sufficient opportunities to observe, assist, and directly handle pet and farm animals with top skills learned, including clinical diagnosis and communication, and recognized the value of learning in professional workplaces. Based on suggested areas of improvement, the following recommendations can be made: carefully selecting placements, adjusting time allocation, improving communication and building strong collaborations with placement providers, allowing students to customize more placements to align with their career preferences, and staffing adequately to arrange placements and manage a WBL program. Overall, results suggest the current WBL arrangements at CVASU are reasonably good, but there are some specific areas for improvement.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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