A Mixed-Methods Survey of Veterinary Ethics Teaching in Turkey
Notice bibliographique
Résumé
With the growth of interest in veterinary ethics, the teaching of ethics to veterinary students has become more important. This study collects comprehensive data about ethics education at veterinary faculties in Turkey to contribute to the international literature. A cross-sectional descriptive survey design is used to collect data via questionnaire. Of the 31 faculty members actively teaching ethics at 24 of the 29 veterinary faculties in Turkey (as of the end of 2021), 30 responded to the survey. By the end of 2021, ethics courses in 24 veterinary faculties in Turkey were conducted between the seventh and tenth semesters with similar content across the examined institutions. Of the 31 faculty members responsible for ethics education, 22 were ethicists. Theoretical lectures and multiple-choice tests were the most preferred methods for teaching and assessment. The most preferred learning outcome to be gained by students was ethical awareness. Integrity by ethicists and morality by faculty members from other departments were considered the most important virtues. The collected qualitative data regarding the strengths of ethics education and areas for improvement were varied and controversial. Ethics training should be an ongoing process throughout veterinary education. Applied ethics education should be comprehensively included in the curricula and carried out with the cooperation of faculty members working in clinical fields.
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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 | 0,027 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,003 |
| 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 ».