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Enregistrement W4382180385

Examining the compatibility of the Calgary-Cambridge Guides with Turkish veterinary legislation and professional ethics

2023· article· en· W4382180385 sur OpenAlexaboutno aff
Aytaç ÜNSAL ADACA

Notice bibliographique

RevueDergiPark (Istanbul University) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurkishLegislationPolitical scienceVeterinary medicineEngineering ethicsMedicineEngineeringLawPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Türkiye’de veteriner hekim-hasta sahibi iletişimine resmi olarak ilk kez 1981 yılında değinilmiş, bu tarihten itibaren çeşitli yasal düzenleme ve etik kodlarda iletişim becerilerine atıf yapılmıştır. Bu çalışma kapsamında, dünyada iletişim becerileri eğitiminde sıklıkla kullanılan 73 maddeden oluşan Calgary-Cambridge Kılavuzlarının (CCK) veteriner hekimliği mevzuatı ve meslek etiği kodları ile uyumunun değerlendirilmesi hedeflenmiştir. Ulaşılabilen tüm güncel mevzuat ve etik kodlar incelenmiş; bir yasa, iki yönetmelik ve iki etik kodun CCK ile sınırlı biçimde ilişkilendirilebilecek maddeler içerdiği tespit edilmiştir. Mevzuat ve etik kodlarda CCK’ye ters düşen veya aksini savunan herhangi bir maddeye rastlanmamıştır. Ancak, CCK’de olmasına rağmen yasal zemine dayandırılmayan birtakım rutin uygulamaların varlığı dikkat çekicidir. Bu bağlamda, pet hekimliği başta olmak üzere tüm klinik veteriner hekimliği uygulamalarında veteriner hekim-hasta sahibi iletişimini etkili sürdürebilmek için hastalık öyküsü alma, hasta sahibini bilgilendirme, onam alma gibi spesifik konuları içeren yasal düzenlemeler ve etik kodların oluşturulması gerekliliği ileri sürülebilir. Gerek fakültelerin lisans müfredatına, gerekse veteriner hekimlerin yaşam boyu öğrenme stratejisiyle meslek içi eğitim programlarına CCK’nin dahil edilmesiyle, kişilerin iletişim becerilerinin uluslararası standartların öngördüğü biçimde geliştirilebileceği düşünülmektedir.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,007
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,361
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,068 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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