Veterinary Behavior: Assessment of Veterinarians’ Training, Experience, and Comfort Level with Cases
Notice bibliographique
Résumé
Studies of US animal shelters consistently indicate that behavior is often a major reason for relinquishment and, thereby, euthanasia of millions of dogs and cats annually. Even though this is an area in which veterinarians can intervene to support the human–animal bond, prior research has documented that they frequently do not bring the topic up during appointments. This study explored veterinarians’ training in animal behavior and behavioral medicine, along with their level of comfort in treating common behavioral problems. An online survey of practicing veterinarians ( N = 1,085) found that only 42.8% felt they’d received a significant amount of training in this field during veterinary school, but the majority reported participating in continuing education sessions about behavior. Almost all respondents reported seeing patients with behavioral issues (99.6%), even when the initial appointment was made for other reasons. Participants felt most comfortable discussing inappropriate elimination and begging for food but were least comfortable treating issues involving aggression. Most veterinarians treat their own behavior cases, using a combination of behavior modification techniques and medication. Only 22.1% refer cases needing behavioral therapy to a specialist. Given the prevalence of behavioral problems in companion animals and the potential for early veterinary intervention to play a significant role in animal health, it is important for veterinary schools to include this topic in their curricula. At present, 73% of schools require a course in animal behavior. The release of the new Competency-Based Veterinary Education framework is anticipated to support a greater teaching emphasis in this area.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».