Does the DVM–MPH Dual-Degree Program Effectively Prepare Veterinarians for Public Health Roles in the United States? Gaps Identified From a National Survey
Notice bibliographique
Résumé
Veterinarians bridge the critical gap between animal and human health and can alert health agencies to potential health risks in cases of emergencies or disease outbreaks, making them a crucial ally in the fight against infectious diseases. Thus, training veterinarians in public health provides them with additional skills, knowledge, and the necessary tools in disease and hazard prevention. We conducted a national survey in the United States to determine the efficacy of doctor of veterinary medicine (DVM)-master of public health (MPH) and veterinariae medicinae doctoris (VMD)-MPH dual degrees, and we identified gaps and shortcomings in the curricula in order to improve the career outcomes of enrolled veterinary students. The survey was sent in 2020 to alumni of all the DVM-MPH and VMD-MPH programs and administered through Qualtrics. Key findings include that most participants were women (83.2%), the predominant age group was 30-39 years (61%), and 50.4% considered the MPH beneficial. The majority of respondents work in veterinary medicine or public health. Qualifications and veterinary networks were identified as the most useful for securing employment. About 31.1% felt their program prepared them moderately well for these jobs, while 68.9% indicated that the MPH did not affect their salary. Respondents also highlighted areas needing improvement in DVM-MPH programs, such as increased practical work-skill opportunities, mentoring, career support, and access to nonveterinary courses and students. These findings can be useful for veterinary and public health schools in developing curricula and opportunities that strengthen the preparation of veterinarians in public health.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».