Mapping Disciplinary Competencies and Learning Outcomes to the Competency-Based Veterinary Education Framework Using Veterinary Pharmacology as an Example
Notice bibliographique
Résumé
The competency-based veterinary education (CBVE) framework describes essential domains of competence and related abilities for veterinary graduates. Translating these outcomes into daily teaching is a challenge, particularly regarding the underpinning basic and clinical science knowledge. In this article, we identified a lack of specific reference to the selection and use of drugs within the CBVE framework; this requires pharmacological knowledge and pharmacology-specific competencies. To fill the gap and provide guidance to veterinary pharmacology educators, we first identified competencies within the CBVE framework relevant to the field of veterinary pharmacology. We then mapped the Day One Competencies in veterinary pharmacology published by Werners and Fajt in 2021 to the pharmacology-relevant CBVE competencies. This exercise led to identifying gaps, redundancies, and a lack of reference to clinical practice within the Day One Competencies in veterinary pharmacology, as well as gaps and ambiguous wording within the CBVE framework. Further research is necessary to update the Day One Competencies in veterinary pharmacology, align basic and clinical pharmacology concepts and skills with the CBVE framework, embed pharmacology-specific competencies into teaching, and identify progression milestones that guide students toward safe prescribing and the appropriate and effective use of drugs.
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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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».