Conversation Analysis of Veterinarians' Proposals for Long-Term Dietary Change in Companion Animal Practice in Ontario, Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nutritional changes recommended by veterinarians to clients can have a major role in animal-patient health. Although there is literature on best practices that can inform veterinary communication training, little is known specifically about how veterinarians communicate their recommendations to clients in real-life interactions. This study used the qualitative research method of conversation analysis to investigate the form and content of veterinarian-initiated proposals for long-term dietary change in canine and feline patients to further inform veterinary communication training. We analyzed the characteristics and design of veterinarian-initiated proposals for long-term nutritional modification as well as the appointment phases during which they occurred, in a subsample of 42 videotaped segments drawn from 35 companion animal appointments in eastern Ontario, Canada. Analyses indicated that veterinarians initiated proposals at various points during the consultations rather than as a predictable part of treatment planning at the end. While some proposals were worded strongly (e.g., "She should be on…"), most proposals avoided the presumption that dietary change would inevitably occur. Such proposals described dietary items as options (e.g., "There are also special diets…") or used mitigating language (e.g., "you may want to try…"). These findings seem to reflect delicate veterinarian-client dynamics associated with dietary advice-giving in veterinary medicine that can impact adherence and limit shared decision-making. Our analyses offer guidance for communication training in veterinary education related to dietary treatment decision-making.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle