Developing new Clinical Educational Partnerships:a shared experience
Notice bibliographique
Résumé
Background: Bristol Veterinary School has a number of educational partnerships with a range of clinical providers, as part of a semi-distributed model of final year clinical teaching. Establishing a clinical educational partnership requires close collaboration between the partners, defining new ways of working and establishing effective processes and relationships. This workshop, led by representatives from both Bristol Veterinary School and CVS Ltd (one of Bristol Vet School’s clinical educational partners), will give participants an opportunity to consider the priorities and challenges inherent to establishing new clinical educational partnerships. Summary of work: Through discussion and sharing of experiences, participants will be invited to consider aspects such as relationship-building, training needs, assessment processes, logistical considerations and quality assurance. We will discuss “ways of working” at practice and institutional levels, and the needs and expectations of students, the university, the practices, and accrediting bodies. Take home message: The development of new clinical educational partnerships is a significant undertaking for both the University and the clinical provider. Participants should leave the workshop with insight into some of the key priorities and challenges that need to be considered when establishing new partnerships. Participants will have the opportunity to explore potential strategies for success from the perspective of both the University and a clinical educational partner.
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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 | 0,063 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,016 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,034 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».