One Health as a Core Component of Veterinary Medicine: Defining Day-1 Public Health Competencies for the Veterinary Workforce
Notice bibliographique
Résumé
Animal health and veterinary medicine are integral to One Health, contributing important perspectives on complex challenges arising at the human-animal-environment interface. The published Competency-Based Veterinary Education (CBVE) framework dedicates a domain of competence and three associated sub-competencies to public health (Domain 4). However, a panel of One Health scientists sought to establish additional outcomes believed necessary to support core veterinary curricula related to veterinary public health (VPH)/One Health. We hypothesized that early career veterinarians use knowledge, skills, and abilities consistent with VPH/One Health and that the existing CBVE could incorporate these concepts. We conducted key informant and exploratory interviews with veterinarians across 12 sectors of veterinary medicine and used inductive coding to identify VPH/One Health codes. We then cross-analyzed these codes with the existing CBVE framework to incorporate field-validated VPH/One Health codes into the published framework. Thirty codes emerged which were designated as either adequately represented (5), not represented (6), or represented with sub-competency creation or augmentation recommended (19) in the existing framework. This information was used to cross-map, validate, and update the CBVE sub-competencies so that they accurately reflect the breadth and depth of One Health engagement required for competent veterinarians. This iterative, evidence-based revision process is a model for integrating One Health into medical professional curricula.
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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 | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».