Improving Dairy Organizational Communication from the Veterinarian's Perspective: Results of a Continuing Veterinary Medical Education Pilot Program
Notice bibliographique
Résumé
The increasing size and complexity of US dairy farms could make it more difficult for a veterinary practitioner to effectively communicate protocol recommendations for prevention or treatment on the farm. A continuing education workshop was set up based on the results of research on dairy organizational communication on dairy farms, which resulted in a tool to assess dairy communication structure and flow. The workshop specifically focused on communication structure and whom to talk to when implementing health care changes in calf rearing. In addition, modern methods of veterinary-client communication knowledge and skills were provided. Primary outcomes of the workshops were to obtain feedback from participants about research findings and the communication model, to improve awareness about the complexity of communication structures on dairy farms, and to change participants' knowledge and skills associated with on-farm communication by providing communication theory and skills and an approach to evaluate and improve dairy organizational communication. Of the 37 participants completing the pre-program assessment, most recognized a need for themselves or their practice to improve communication with clients and farm employees. After the program, most participants were confident in their new communication skills and would consider using them. They highlighted specific new ideas they could apply in practice, such as conducting a "communication audit." The results from the assessment of this communication workshop, focused on dairy veterinarians, highlighted the need for communication training in this sector of the profession and practitioners' desire to engage in this type of training.
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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 | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».