Study of the Levels of Human–Human and Human–Animal Empathy in Veterinary Medical Students from Chile
Notice bibliographique
Résumé
Social relationships are based on our ability to put ourselves in the place of others, and from there to react appropriately and logically. This empathic ability can be extended to other species, based on the human ability to develop techniques to understand and communicate with animals. In education, the benefits of training professionals with ethical and empathic tools are known. Gender, diet, past experiences, and other factors can modify a person's levels of empathy toward humans and animals, and a relationship exists between both types of empathy. The aims of this study were to investigate some determinants of the level of empathy and to gain insight into the possible correlation between human-animal and human-human empathy. For this, the Animal Empathy Scale and the Interpersonal Reactivity Index by Davis were applied through an electronic survey system to freshmen and final-year students (n=452) from five schools of veterinary medicine in Chile. The correlation between the empathy scores of both instruments and their association with individual factors were studied using Spearman's correlation, the Wilcoxon signed-rank test, and the Kruskal-Wallis test. The results suggest that both instruments correlate significantly, and that gender, year of study, diet, and area of interest have a significant association with the score for empathy toward animals. This research shows that individual characteristics and changes that occur during veterinary training can affect students' attitudes toward animals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».