Am I Being Understood? Veterinary Students’ Perceptions of the Relationship between Their Language Background, Communication Ability, and Clinical Learning
Notice bibliographique
Résumé
During clinical workplace learning, effective communication between veterinary students and clinical staff is of paramount importance to facilitating learning, assessment, and patient care. Although studies in health sciences education have indicated that students may experience communication difficulties as a result of linguistic, cultural, and other factors and that these difficulties can affect clinical learning and academic outcomes, this has not yet been explored in veterinary clinical educational contexts. In this study, the authors sought to identify whether final-year veterinary students perceived that their communication ability influenced their clinical learning and, if so, whether language background was of significance. Seventy-one students from a final-year cohort at an Australian veterinary school completed a student perception survey at the end of their clinical training. Exploratory factor analysis was used to investigate the extent to which learners perceived that their communication ability influenced their clinical learning. Two factors explained 72.3% of total variance. Factor 1 related to communication ability as a source of concern; Factor 2 related to comprehending and contributing to clinical conversations. Communication ability as a source of concern differed significantly ( p < .001) between students who did and did not have an English-speaking background, but there was no significant difference between these two student groups for Factor 2. Although language background was associated with self-perceived communication ability, evidence also emerged that students may experience communication challenges during clinical learning, irrespective of their language background.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».