Examination of Factors That Influence Students' Average Client Transactions in a Small-Animal Primary Care Clinical Environment
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to describe the average client transaction (ACT) of fourth-year veterinary students in a university community practice setting at the University of Georgia (UGA) and to investigate variables that may affect the students' ACT. The revenue generated by each student was assessed to determine whether gender, ethnicity, academic class rank, area of emphasis, and UGA versus non-UGA student could affect the ACT of the students. Two hundred one students were evaluated over 19 continuous 3-week-long clinical rotations. For all students, the M±SD gross revenue was $2,836±$1,051, the total number of client transactions was 18±6, and the ACT was $154±$35 per student. During the study, hospital fees (price class) increased four times. No student-related factors were significantly associated with the ACT in the univariate analyses. No factors except price class were found to be significant in the two-factor analyses. Generating an ACT equivalent to the national average demonstrates that the typical student at the community practice clinic should provide a level of productivity to the practice owners who hire these students. The factors measured demonstrated little influence on the student's revenue-generating ability at the community practice clinic. Mentorship provided to students for each appointment might have affected the study outcome. Other variables, such as communication style, may affect the ACT more than those investigated in this study and warrant further study.
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».