Exploring the Impact of Toxic Attitudes and a Toxic Environment on the Veterinary Healthcare Team
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this qualitative study was to compare veterinarians' and Registered Veterinary Technicians' (RVT's) perceptions of the veterinary healthcare team with respect to the impact of toxic attitudes and a toxic environment. Focus group interviews using a semi-structured interview guide and follow up probes were held with four veterinarian groups (23 companion animal veterinarians) and four Registered Veterinary Technician groups (26 RVTs). Thematic analysis of the discussions indicated both veterinarian and RVT participants felt team members with manifestations of toxic attitudes negatively impacted veterinary team function. These manifestations included people being disrespectful, being resistant to change, always wanting to be the "go to person," avoiding conflict, and lacking motivation. When conflict was ignored, or when people with toxic attitudes were not addressed, a toxic environment often resulted. A toxic environment sometimes manifested when "broken communication and tension between staff members" occurred as a result of employees lacking confidence, skills, or knowledge not being managed properly. It also occurred when employees did not feel appreciated, when there was difficulty coping with turnover, and when there were conflicting demands. The presence of people manifesting a toxic attitude was a source of frustration for both veterinarian and RVT participants. Prompt and consistent attention to negative behaviors is recommended to reduce the development of a toxic environment.
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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 | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».