Motivation and Prior Animal Experience of Newly Enrolled Veterinary Nursing Students at two Irish Third-Level Institutions
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary nurses report an intrinsic desire to work with animals. However, this motivation may be eroded by poor working conditions and low pay, resulting in the exit of experienced veterinary nurses from clinical practice. This study sought to quantify the level of animal-handling experience students possessed at the start of their training and to explore the factors motivating them to enter veterinary nurse training in two Irish third-level institutions. The authors had noted a tendency for veterinary nursing students to possess limited animal-handling skills, despite their obvious motivation to work with animals. The study explores possible reasons for this, as it mirrors previous reports in relation to students of veterinary medicine. First-year veterinary nursing students at Dundalk Institute of Technology and University College Dublin were surveyed and a focus group was held in each institution to explore student motivations for choosing this career and their prior animal-handling experience and workplace exposure. The results show that veterinary nursing students are highly intrinsically motivated to work with and care for animals. The majority had spent time in the veterinary workplace before starting their studies but they had limited animal-handling experience beyond that of family pets, primarily dogs. The study also revealed potential tensions between the veterinary nursing and veterinary medical students at University College Dublin: a hitherto unexposed aspect of the hidden curriculum in this institution. The results of this study highlight the need for ongoing investment in practical animal-handling training for veterinary nursing students.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».