The Rapid and International Expansion of Veterinary Clinical Skills Laboratories: A Survey to Establish Recent Developments
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary clinical skills laboratories are used for teaching a wide range of practical, clinical, and surgical skills on models and simulators. A survey conducted in 2015 identified the role of such facilities in veterinary education in North America and Europe. The current study aimed to capture recent changes using a similar survey with three sections to collect data about the structure of the facility, its uses in teaching and assessment, and the staffing. The survey consisted of multiple choice and free text questions, was administered online using Qualtrics and was disseminated in 2021 via clinical skills networks and Associate Deans. Responses were received from 91 veterinary colleges in 34 countries; 68 had an existing clinical skills laboratory and 23 were planning to open one within 1-2 years. Collated information from the quantitative data described the facility, teaching, assessment, and staffing. Major themes emerged from the qualitative data relating to aspects of the layout, location, integration in the curriculum, contributions to student learning, and the team managing and supporting the facility. Challenges were associated with budgeting, the ongoing need for expansion and leadership of the program. In summary, veterinary clinical skills laboratories are increasingly common around the world and the contributions to student learning and animal welfare were well recognized. The information about existing and planned laboratories and the tips from those managing the facilities provides valuable guidance for anyone intending to open or expand an existing clinical skills laboratory.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| 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 | 0,000 | 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 ».