Developing Quality Standards for Global Veterinary Education Program Assessments: Veterinary College Strategies to Meet Workforce Demands—Results of a Global Survey
Notice bibliographique
Résumé
Quality veterinary education and training programs are essential for ensuring that national veterinary workforces are well prepared to address animal and veterinary public health needs. Standards for veterinary education establishments (VEEs) around the world are thought to be diverse, but little information is available on approaches to curriculum development, quality assurance methods for evaluating veterinary education programs, teaching and assessment approaches, resources for skills development, and requirements for continuing professional development (CPD) of licensed veterinarians. In this study, VEEs within Asia, Sub-Saharan Africa, the Middle East and North Africa, Oceania, Europe, Latin America, and North America were surveyed anonymously regarding education programs and curriculum development practices as well as CPD requirements using a structured questionnaire. Responses were received from 186 VEEs across 40 countries and all global regions, with 83% coming from Latin America and Asia. Similar teaching approaches were seen at VEEs across all regions; however, large animal hospitals and ambulatory field service opportunities were less common at VEEs in parts of Asia. Accreditation of the VEE program was mandatory in 66% of facilities, but only 17% of responding VEEs were accredited by an internationally recognized accrediting body. Curriculum review occurred on a periodic basis at 81% of responding VEEs, but approaches varied significantly by region. Finally, 61% of VEEs reported no CPD requirements for licensed veterinarians. The findings suggest there are global opportunities for harmonizing and enhancing VEE program quality through development of self-assessment tools as well as supporting CPD requirements to ensure national veterinary workforce preparedness.
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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 | 0,014 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».