Stress in Veterinary Science Students: A Study at the University of Queensland
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on the results of a survey of selected University of Queensland (UQ) veterinary students aimed at elucidating factors causing stress during the five undergraduate years of the program. Students from each of the five years were asked to form six- or seven-member focus groups. Each focus group was then interviewed and their opinions sought on causes of ongoing stress and the ranking of those causes into predetermined categories. They were also asked to give their opinions on counseling services available within the university and what, if any, services they would like to see in place to help students with stress-related problems. Students in the first, third, and fourth years of the program rated academic issues as the most likely causes of ongoing stress, while students in the second and fifth years of the program ranked lifestyle and financial issues as more likely to cause ongoing stress. In most cases, students coped well with these causes of stress and tended not to use counseling services available to all UQ students. When faced with stressful issues, students looked to their classmates or family members for help and not to university counseling services. Students were also happy to approach staff members in the Veterinary School when faced with a problem. The authors nevertheless conclude that mechanisms set in place at the undergraduate level to help veterinary students cope with stress should particularly benefit those students when they become new graduates and are faced with the stresses of veterinary 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».