Preparing Veterinarians to Address the Health Impacts of Climate Change: Student Perceptions, Knowledge Gaps, and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Climate change poses a significant and increasing threat to global health. While veterinarians play integral roles in public and environmental health, the profession has been less engaged in the topic of climate change relative to their human medical counterparts. The objective of this study was to synthesize veterinary students' perceptions and knowledge about the relationship between veterinary medicine and climate change to identify educational gaps and opportunities. An online questionnaire was disseminated to American Veterinary Medical Association (AVMA)-accredited veterinary colleges through the Student American Veterinary Medical Association newsletter. Respondents were overwhelmingly confident that climate change is happening, is due to human activities, and is impacting both human and animal health. Veterinary students also expressed the belief that veterinarians should take a leadership role on the issue of climate change, especially through promoting environmental sustainability in clinical practice. Despite this enthusiasm, most students reported a lack of educational opportunities within their veterinary programs. The results of this survey highlight opportunities for the development of educational resources on the topic, many of which could complement existing material such as that devoted to practice management, economics, and client communication. Veterinarians have the potential to meaningfully contribute to both mitigation and adaptation efforts around climate change; however, they must be equipped with the tools to do so.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».