New approaches to teaching the art and science of veterinary medicine
Notice bibliographique
Résumé
WCVM instructors were selected from cross-campus nominees to win all 4 categories, while a fifth faculty member earned a college-specific teaching award from USask.These honors demonstrate the caliber of teaching at the WCVM, which has been Western Canada's center of veterinary education, clinical expertise, and research since 1965.The college has had many gifted teachers during its history, and the next generation continues to introduce novel teaching approaches.One catalyst for change is the shift to competencybased veterinary education for the Doctor of Veterinary Medicine program.Another factor is the college's collaboration with the USask Gwenna Moss Centre for Teaching and Learning.The COVID-19 pandemic has also motivated creativity in online instruction for WCVM students. Art-inspired teaching-WCVM associate professor Dr.Nicole Fernandez trained in visual design before becoming a veterinary pathologist.Using her background, she recently worked with colleagues at the WCVM and University of Calgary to introduce veterinary students to observation and description-skills that are especially critical in clinical pathology.The result is a clinical skills lab during which veterinary students study works of art at a Saskatoon gallery and then practice describing these art pieces in group discussions.
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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 | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,027 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,002 |
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 ».