How Does Emotional Intelligence Fit into the Paradigm of Veterinary Medical Education?
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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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,017 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».