Utilizing Stakeholder Consultations to Identify Context-Specific Professional Skills for Veterinary Graduates in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Despite professional skills being part of the Day One Competences published by national as well as international accreditation bodies, veterinary schools in Bangladesh have limited associated teaching within their curricula. Therefore, our study aimed to identify the most important professional skills for veterinarians in Bangladesh through local consultation to inform future initiatives to change the curriculum. Eleven focus groups were conducted with 45 stakeholders who included veterinarians who supervise students on workplacements, faculty, recent graduates, final year students, and clients. The audio recordings were transcribed, translated into English from Bengali and analyzed using an inductive thematic approach. Professional skills were considered essential by all stakeholder groups. The most important professional skills were identified as communication, ethical conduct, teamwork, career options, financial management skills, lifelong learning, time management and self-appraisal. One of the best opportunities to practice many of the skills was identified as being during final year workplacements, while participating in extracurricular activities, learning by observing others and self-motivation were also considered valuable. Participants identified a need for more formal professional skills teaching within the curriculum. Challenges included finding space in the curriculum, raising awareness amongst university academics and engaging students and faculty in the new initiatives. This study has identified the most important professional skills in our context. Consultation with relevant regional stakeholders was crucial and will inform curricular change. The results are being used in the development of professional skills courses with the long-term aim of better preparing our graduates for their future careers.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».