How Does Emotional Intelligence Fit into the Paradigm of Veterinary Medical Education?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The term ''emotional intelligence'' (EI) has become very popular in the business world and has recently infiltrated veterinary medical education. The term purports to encompass those qualities and skills that are not measured by IQ tests but do play an important role in achieving success in life. Veterinary medical educators often incorporate these in a category called ''non-technical competencies'' (which includes, for example, communication skills) and acknowledge that veterinarians need more training in this area in order to be successful. Although EI looks promising as a means for teaching these non-technical competencies to students and practitioners, there are some challenges to its application. To begin with, there are three competing models of EI that differ in definition and measuring instruments. Although some research has suggested that high EI is associated with success in school and in business, there are no studies directly correlating high EI with greater success in the veterinary profession. Nor have any studies confirmed that increasing a student's EI will improve eventual outcomes for that student. It is important that educators approach the implementation of new techniques and concepts for teaching non-technical competencies the same way they would approach teaching a new surgical technique or drug therapy. EI is an intriguing and promising construct and deserves dedicated research to assess its relevance to veterinary medical education. There are opportunities to investigate EI using case control studies that will either confirm or discredit the benefits of incorporating EI into the veterinary curriculum. Implementing EI training without assessment risks wasting limited resources and alienating students.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découle