Comparison of Community Practitioner and Clinical Educator Expectations of Veterinary Graduates
Notice bibliographique
Résumé
One goal of veterinary curricular development and revision is to ensure graduating veterinarians meet entry-level competencies to perform successfully in their community. Most curricula are developed by clinical educators in a university setting; therefore, we must determine whether clinical educators can predict community practitioner expectations. This article evaluates practitioners' expectations of new graduate independence in veterinary tasks and compares these expectations with those of clinical educators at the University of Wisconsin-Madison School of Veterinary Medicine (UW-SVM). A survey was designed to measure expectations of graduate-level independence within nine technical and three non-technical categories. Members of the Wisconsin Veterinary Medical Association (WVMA) and UW-SVM clinicians were invited to participate. Expected levels of independence were compared between these two populations and between WVMA specialists and generalists. Results indicated significant differences in the expected levels of graduate independence between UW-SVM clinicians and WVMA members, with UW-SVM clinicians generally expecting higher levels of independence for both technical and non-technical tasks. Although most SVM clinicians are specialists, this difference does not appear to reflect a difference in expectations between specialists and generalists, as WVMA specialists had lower expectations of graduate independence for most technical and non-technical tasks than did WVMA generalists. These results suggest that academic clinicians are not able to predict practitioners' graduate expectations or that graduates in practice are not meeting the levels of independence expected by their clinical educators. Further investigation into the differences in expectations will enable fruitful partnerships between academic clinicians, practitioners, and students in curricular design and revision.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».