Client Perspectives on Desirable Attributes and Skills of Veterinary Technologists in Australia: Considerations for Curriculum Design
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».