Integrating Individual Student Advising into Financial Education to Optimize Financial Literacy in Veterinary Students
Notice bibliographique
Résumé
The debt-to-income ratio (DIR) of Doctor of Veterinary Medicine (DVM) students has exceeded the recommended 1.4 and it is predicted that the DIR will approach 2.18 by 2026. The associated stressors negatively impact professional satisfaction and well-being. In conventional approaches to financial education, content is delivered to groups of students as part of the curriculum, but with little opportunity for application. Research in medical and financial education suggests that convenient timing, relevant subject matter and individualization are key characteristics of a successful program that promotes retention and application of knowledge. In this article, we describe an integrative approach to financial education developed by the Colorado State University (CSU) Financial Education Specialist (FES). The FES position requires that the individual be qualified to provide one-on-one financial advising to DVM students as well as develop targeted curricular interventions and optional workshops. Data from student and alumni surveys suggest that this integrative approach to financial education both improves knowledge and alters behaviors surrounding financial management. Interest from academic and professional entities across the United States reflects recognition of the program as an emerging best practice. We describe lessons learned through program implementation, including demands for FES services throughout the academic year, and topics relevant to each student cohort. We propose that providing one-on-one financial advice to DVM students is a critical component of a broader financial education program. Actualizing timing, relevance, and individualization, this integrated approach optimizes opportunities for knowledge application and ultimately behavioral change.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».