Factors Influencing the Choice of a Career in Food-Animal Practice among Recent Graduates and Current Students of Texas A&M University, College of Veterinary Medicine
Notice bibliographique
Résumé
Concerns about a shortage of large and mixed-animal veterinarians have been discussed in the profession. To better understand veterinary career choices among currently enrolled veterinary students (classes of 2007-2010) and recent graduate veterinarians in Texas (classes of 2002-2006), an online survey was developed. The objectives were to examine: (1) the respondents' backgrounds, demographic data, and experiences; (2) the respondents' working conditions and rural lifestyle considerations; (3) the respondents' perceptions of large/mixed-animal practice; and (4) the factors that have influenced respondents' career choices. The response rate was 37% (390/1,042). Overall, 72% of students and 55% of recent graduates were interested in large/mixed-animal practice. More than 70% of respondents indicated that veterinary practitioners had the strongest personal influence on career choices. Respondents who were no longer interested in large/mixed-animal practice, or who had never been interested, reported no experience with large animals (42% and 64%, respectively) as the most common reason for their lack of interest. Previous and current interest in large/mixed-animal practice were associated with working in a large/mixed-animal practice, any agricultural experience, and working for at least 6 months on a farm or ranch. Any 4-H experience increased the likelihood of previous interest, while being married decreased the likelihood of current interest. Student contact with practitioners (82%) and financial considerations (77%) were most commonly cited as factors that would make a career in large/mixed-animal practice more attractive. Rural lifestyle drawbacks influenced respondents' career choices. Many forms of agricultural experience may expose and encourage students to consider large/mixed-animal practice.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».