Veterinary Students as Elite Performers: Preliminary Insights
Notice bibliographique
Résumé
The KPMG ''Mega Study'' (Brown JP, Silverman JD. The current and future market for veterinarians and veterinary medical services in the United States. J Am Vet Med Assoc 215:161-183, 1999) and other studies (Cron WL, Slocum JV, Goodnight DB, Volk JO. Impact of management practices and business behaviors on small animal veterinarians' incomes. J Am Vet Med Assoc 217:332-338, 1999; Lewis RE. Non-technical Competencies Underlying Career Success as a Veterinarian: A New Model for Selecting and Training Veterinary Students. Minneapolis: Personnel Decisions, 2002) concur that improvement in veterinary practitioner performance is necessary. Improvement in practitioners' non-technical competencies is considered most vital. Little research exists that identifies underlying psychological factors harbored by veterinary students that inhibit ability to achieve sustained maximum professional performance. Left unaddressed, these same characteristics may lead to coping behaviors that disrupt or, in the worst cases, lead to voluntary or involuntary termination of professional careers. Several performance-related characteristics and interpersonal dynamics are investigated in this study that provide preliminary evidence for the long-term shortcomings addressed in previous veterinary practice management literature. Pedagogical recommendations for addressing these student psychological characteristics are submitted for consideration.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».