Action cameras and the Roter interaction analysis system to assess veterinarian‐producer interactions in a dairy setting
Notice bibliographique
Résumé
Herd health and production management (HH&PM) are critical aspects of production animal veterinary practice; therefore, dairy veterinarians need to effectively deliver these services. However, limited research that can inform veterinary education has been conducted to characterise these farm visits. The aim of the present study was to assess the applicability of action cameras (eg, GoPro cameras) worn by veterinarians to provide on-farm recordings, and the suitability of these recordings for comprehensive communication analyses. Seven veterinarians each recorded three dairy HH&PM visits. Recordings were analysed using the Roter interaction analysis system (RIAS), which has been used to evaluate medical conversations in human and companion animal contexts, and provided insights regarding the importance of effective clinical communication. However, the RIAS has never been used in a production animal environment. Results of this pilot study indicate that on-farm recordings were suitable for RIAS coding. Dairy practitioners use a substantial amount of talk allocated to relationship-building and farmer education but that communication patterns of the same veterinarian vary considerably between farm visits. Consecutive studies using this method will provide observational data for research purposes and promise to aid in the improvement of veterinary education through identification of communication priorities and gaps in dairy advisory discussions.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».