Enhancing Human–Animal Relationships through Veterinary Medical Instruction in Animal-Assisted Therapy and Animal-Assisted Activities
Notice bibliographique
Résumé
Instruction in animal-assisted therapy (AAT) and animal-assisted activities (AAAs) teaches veterinary medical students to confidently and assertively maximize the benefits and minimize the risks of this union of animals and people. Instruction in AAT/AAA also addresses requirements by the American Veterinary Medical Association Council on Education that accredited schools/colleges of veterinary medicine include in their standard curriculum the topics of the human-animal bond, behavior, and the contributions of the veterinarian to the overall public and professional health care teams. Entry-level veterinarians should be prepared to: (1) assure that animals who provide AAT/AAA are healthy enough to visit nursing homes, hospitals, or other institutions; (2) promote behavior testing that selects animals who will feel safe, comfortable, and connected; (3) advise facilities regarding infection control and ways to provide a safe environment where the animals, their handlers, and the people being visited will not be injured or become ill; and (4) advocate for their patients and show compassion for their clients when animals are determined to be inappropriate participants in AAT/AAA programs. This article presents AAT/AAA terminology, ways in which veterinarians can advocate for AAT/AAA, the advantages of being involved in AAT/AAA, a model AAT/AAA practicum from Tuskegee University's School of Veterinary Medicine (TUSVM), and examples of co-curricular activities in AAT/AAA by TUSVM's student volunteers.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,006 |
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 ».