Development and Validation of a Bovine Left Displaced Abomasum Reduction Model and Rubric
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Left displaced abomasum (LDA) is a common condition in dairy cattle where the abomasum dilates and migrates to the left side of the abdomen. This condition causes significant economic losses for farmers and can result in life-threatening complications, so it is critical that veterinary students be taught to surgically correct a LDA before graduating and entering food animal practice. Models have been successfully used to teach students to perform other surgical procedures, but limited models exist to teach surgical skills to prospective dairy veterinary students. This study sought to develop and validate a bovine LDA reduction model and scoring rubric using a validity framework consisting of content evidence (expert opinion), internal structure evidence (reliability of rubric scores), and evidence showing the relationship with other variables (comparing expert to novice performance). Experienced veterinarians ( n = 12) and novice veterinary students ( n = 30) surgically deflated and reduced the model's LDA while being recorded. Videos were scored by a blinded expert. Participants completed a survey afterward. All veterinarians reported that the model was suitable for use in teaching and assessing students, offering content evidence for validation. Scores produced by the checklist had good reliability (α = .886), offering internal structure evidence. Veterinarians achieved higher checklist ( p = .025) and global rating scores ( p = .005) than students, offering relationship with other variables evidence. The development and use of food animal models promotes students’ development of competence in performing food animal procedures, leading to better qualified new graduates entering food animal practice. The use of models also protects animal welfare during students’ training.
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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 | 0,036 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».