Veteriner hekimliğinde iletişim becerileri için Calgary-Cambridge Kılavuzlarının Türkçeye uyarlanması
Bibliographic record
Abstract
Veteriner hekimler için iletişim becerileri, en az klinik beceriler kadar önem taşımaktadır. Müfredata eklenecek iletişim becerileri dersleriyle öğrencilere bu becerilerin kazandırılabilmektedir. Uluslararası alanda tıp, hemşirelik, eczacılık ve veteriner hekimliğinde iletişim becerileri eğitimlerinde sıklıkla Calgary-Cambrigde Kılavuzlarından yararlanılmaktadır. Yapılan bu çalışma ile orijinali İngilizce olan bu kılavuzların Türkçeye uyarlanması ve gerek öğrencilerin gerekse veteriner hekimlerin bu kılavuzlarda yer alan bilgilere anadilde erişebilmesi hedeflenmiştir. Bu amaçla, orijinal kılavuzlar dört farklı kişi tarafından İngilizceden Türkçeye çevrilmiş, yedi farklı uzman tarafından dil bilgisi, anlaşılırlık, içerik açısından incelenmiş ve kültürel uyarlama yapılmıştır. Hazırlanan taslak, Ankara Üniversitesi Veteriner Fakültesinde 2021-2022 Eğitim Öğretim Yılında öğrenim gören ve tesadüfi örnekleme yoluyla seçilen 10 gönüllü intörn veteriner hekim tarafından değerlendirilmiş, ardından dilbilgisi ve semantik değerlendirme için son kontrol amacıyla bir dil bilimciye başvurulmuştur. Medikal tercüme editörü olarak görev yapan dil bilimci, taslağın Türkçeden İngilizceye geri çevirisini yaparak iki metnin uyumunu değerlendirmiştir. 7 ana başlık, 19 alt başlık, 73 maddeye ek olarak üç diyagramdan oluşan kılavuzlar “Veteriner Hekimliğinde İletişim Becerileri İçin Calgary-Cambridge Kılavuzları” başlığıyla Türkçeleştirilmiştir. Yapılan çalışma sonucunda ana dilde erişime açılan bu kılavuzların, hasta sahibi ile iletişim sürecinde yalnızca öğrenciler için değil, aynı zamanda klinisyenler için de faydalı olacağı düşünülmektedir. Dahası fakültelerin klinik bilimlerinde görev yapan akademisyenler bu kılavuzlardan yararlandıkları takdirde, öğrencilerin lisans müfredatına ek olarak gizli müfredat aracılığıyla da iletişim becerilerini geliştirebileceği ileri sürülebilir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.040 | 0.008 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".