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Enregistrement W4401884701 · doi:10.3138/jvme-2023-0176

Design and Application of an Evaluation Tool to Assess World Organization for Animal Health Competencies for Graduating (Day One) Veterinarians

2024· article· en· W4401884701 sur OpenAlexvenueno aff
Armando E. Hoet, Samantha Swisher, Suzanne E. Tomasi, Tsegaw Fentie, Achenef Melaku, Seleshe Nigatu, Araya Mengistu, Ashenafi Assefa, Jeanette O’Quin, Jason W. Stull, Wondwossen A. Gebreyes, Christie T. Hammons, Amanda M. Berrian

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical educationAnimal healthMedicineVeterinary medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Graduating competent veterinarians with the appropriate knowledge and skills to support and strengthen their country's National Veterinary Services is a key priority for veterinary institutions globally. The World Organisation for Animal Health (WOAH) developed a set of Day One Competencies that should be expected of every veterinary graduate. Veterinary schools need to be able to assess the coverage of these competencies in their curriculum and determine the level of proficiency of their graduates. This article describes the iterative design and development process used to create a semi-quantitative, competency-based assessment survey. The Evaluation Tool for WOAH Day One Graduating Veterinarian Competencies is used as part of a stepwise process to systematically assess a veterinary curriculum regarding these competencies. This tool was developed and tested at the University of Gondar College of Veterinary Medicine and Animal Sciences in Ethiopia. The Evaluation Tool was successful in systematically collecting, measuring, and analyzing the perceptions of faculty, senior veterinary students, recent graduates, and external stakeholders about the level of proficiency of graduates in all 19 WOAH Day One Competencies. It was specifically designed to be used in conjunction with curriculum mapping to provide a full picture of how effectively these competencies were taught and identify gaps that needed to be addressed. This tool, the supporting resources, and the methodology are now globally accessible to all veterinary institutions, enabling them to revise and update their curricula and, ultimately, improve the training of the future veterinary workforce to support veterinary services in their respective countries.

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)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,564
Tête enseignante GPT0,581
Écart entre enseignants0,017 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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