Active Rotation Management: Managing Clinical Veterinary Students in a Community-Based Teaching Model
Notice bibliographique
Résumé
Distributed or community-based models for delivering clinical teaching to final-year veterinary students are becoming increasingly common. Managing real clinical problems in an authentic clinical environment drives students' intrinsic motivation and should prepare them more effectively for work in practice at graduation. These models do, however, present challenges, particularly around consistency of delivery and quality assurance management. The community-based model developed and refined at the University of Nottingham School of Veterinary Medicine and Science is different from those used elsewhere. Small groups of students spend 2-week blocks in the premises owned by third parties in which they complete their clinical training. In all core clinical teaching sites, the school places approximately one member of the clinical staff per group of students, but students are taught by both school staff and non-school staff employed by the third party. Over the first 13 years of delivering clinical teaching in this model, a process of "active rotation management" has evolved to ensure consistency of the student experience across all the sites used. The challenges and issues presented by this model has led to the development of a series of "dos" and "don'ts" that inform the success of the model. Based on surveys of how well the students and employers feel rotations have prepared them for practice, this model seems to represent an effective method of delivering appropriate clinical teaching.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».