Ontario Veterinary College First-Year Veterinary Students’ Perceptions of Companion Animal Nutrition and Their Own Nutrition: Implications for a Veterinary Nutrition Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Extant research shows veterinarians face increasing challenges in discussing nutrition with clients despite receiving professional nutrition education in the veterinary medical curriculum. This article’s aim is to elicit student veterinarians’ baseline nutrition-related perceptions and nutrition information-seeking behaviors at the time of entering veterinary school. Participants were newly enrolled veterinary students at the Ontario Veterinary College ( n = 120). Focus group discussions ( n = 19) informed the design of an online questionnaire capturing students’ demographics and perceptions of their own and their pets’ nutrition. Students reported being influenced by individual factors (e.g., time), social networks (e.g., family), and surrounding environment (e.g., cost, contradictory media messages). Overall, 58% of students considered themselves knowledgeable about pet nutrition when commencing veterinary school, with 71% prioritizing their pets’ diets as much as their own. Students’ confidence in finding pet nutrition information was correlated with perceived accessibility ( r = .76, p = .001) and perceived quantity of information available on pet nutrition ( r = .83, p = .001), but not quality of information ( r = .13, p = .03). In general, students relied on and trusted veterinarians for nutrition advice. However, 94% of students mistrusted pet food companies’ motivations. Our data support that students entering veterinary school have their own perceptions on pet nutrition that impact nutrition education, suggesting this as an important consideration in the design and delivery of a veterinary nutrition curriculum. Veterinary medical faculty should be encouraged to discuss baseline nutrition information and address any misconceptions to prepare students for future consultations with clients.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».