Livestock Producers’ Views on Accessing Food-Animal Veterinary Services: Implications for Student Recruitment, Training, and Practice Management
Notice bibliographique
Résumé
Nationally, shortages of food-animal veterinary practitioners have been projected over the next several years. The purpose of this study was to ascertain livestock producers' perceptions on access to veterinary services and to measure opinions on potential solutions to access problems. Data for the study were from a 2006 survey of livestock producers in Tennessee. The study found that the majority of livestock producers had not perceived problems in obtaining veterinary services during the past year. Among those who had, the problems most commonly cited were a delay in obtaining services; that the veterinarian would treat the animal only if the producer transported it to the veterinary facility; and that the cost of the veterinary service was too high relative to the value of the animal. While it was hypothesized that producers who experienced a problem would have smaller farms on average and would reside in counties with lower numbers of large- or food-animal veterinarians, the results did not support this hypothesis. Among those who perceived a problem, scholarship programs to encourage veterinary students to specialize in large- or food-animal care and greater availability of veterinary technicians to perform health care services were viewed as effective ways to alleviate access problems. Financial incentives for veterinarians to locate in rural areas were also viewed as effective. While shortages have been predicted nationally, data from this survey do not suggest a perceived shortage in Tennessee. Problems in obtaining services appear to be more closely related to practice management and availability of large-animal practitioners in dairy and equine medicine.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».