An Exploration of the Career Motivations Stated by Early-Career Veterinarians in Australia
Notice bibliographique
Résumé
Despite the critical influence of motivation on education and work outcomes, little is known about the motivations driving people to become and remain veterinarians. This qualitative study explored the career motivations stated by Australian veterinary graduates ( n = 43) using a free-response Ten Statements Test (TST) at graduation, with follow-up interviews 6–8 months later ( n = 10). TST responses were coded using an alternate inductive-deductive approach that tested their fit against existing theories of motivation. Results showed that the stated motivations were predominantly oriented to perceived value, rather than self-beliefs such as expectancy of success. About a quarter of the statements were animal-related, principally themed around intrinsic animal orientation (e.g., I like animals) or extrinsic animal-related purpose (e.g., I want to help animals). However, many non-animal themes also emerged, including both intrinsic (e.g., love of learning, challenge/problem solving, variety, social relatedness) and extrinsic (e.g., helping people, social contribution, career opportunity) motivations. Interview data revealed a motivational narrative of early formative influences, with some interviewees describing a later transition toward more people- or goal-oriented motivations. This exploratory study, outlining a broad taxonomy of veterinary career motivations and their alignment to self-determination theory in particular, may provide a useful framework for exploring career motivations in veterinary education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».