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Enregistrement W1795447656 · doi:10.3138/jvme.0115-001r

Client Perspectives on Desirable Attributes and Skills of Veterinary Technologists in Australia: Considerations for Curriculum Design

2015· article· en· W1795447656 sur OpenAlexvenueno aff
Patricia Clarke, John I. Alawneh, Rachael Pitt, Daniel Schull, Glen Coleman

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal College of Veterinary Surgeons Charitable Trust
Mots-clésCurriculumVeterinary medicineCompetence (human resources)OddsMedical educationMedicineEmotional intelligencePsychologyLogistic regressionPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Client or service user perspectives are important when designing curricula for professional programs. In the case of veterinary technology, an emerging profession in the veterinary field in Australasia, client views on desirable graduate attributes, skills, and knowledge have not yet been explored. This study reports on a survey of 441 veterinary clients (with 104 responses) from four veterinary practices in Brisbane, Queensland, conducted between October 2008 and February 2009. The included veterinary practices provided clinical placements for veterinary technology undergraduates and employment for veterinary technology graduates (2003-2007). Client socio-demographic data along with ratings of the importance of a range of technical (veterinary nursing) skills, emotional intelligence, and professional attributes for veterinary technology graduates were collected and analyzed. Overall, the majority of clients viewed technical skills, emotional intelligence, and professional attributes as important in the clinical practice of veterinary technology graduates with whom they interacted in the veterinary practice. Client interviews (n=3) contextualized the survey data and also showed that clients attached importance to graduates demonstrating professional competence. Agglomerative hierarchical cluster analysis revealed four distinct groupings of clients within the data based on their differing perceptions. Using a multivariable proportional-odds regression model, it was also found that some client differences were influenced by demographic factors such as gender, age, and number of visits annually. For example, the odds of female clients valuing emotionality and sociability were greater than males. These findings provide useful data for the design of a professionalizing and market-driven veterinary technology curriculum.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,571
Tête enseignante GPT0,562
Écart entre enseignants0,009 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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