What Factors Influence the Perceptions of Job Satisfaction in Registered Veterinary Nurses Currently Working in Veterinary Practice in the United Kingdom?
Notice bibliographique
Résumé
The Royal College of Veterinary Surgeons is dedicated to empowering registered veterinary nurses (RVNs) and ensuring that they are valued members of the workforce within the United Kingdom. However, this is not always reported by the RVNs themselves, who state that although they derive satisfaction from working with animals and within a profession that makes a difference, there are areas in which they are not currently satisfied, such as pay scale and recognition. Responses to a questionnaire were analyzed using a mixed-methods design to determine current factors affecting job satisfaction utilizing a deductive and inductive approach. The questionnaire reached 205 RVNs currently working in practice within the UK; respondents were divided between remaining at their current practice ( n = 101) and finding alternative employment ( n = 80). Those who stated that they were happy in their job role were more likely to want to remain there. Themes relating to positive and negative job satisfaction were reported and used to devise strategies employers and employees could use to increase or maintain RVNs’ overall satisfaction. More focus is needed on support and communication within veterinary practices, support for appropriate delegation linked to recognition of the RVN role, and support from educators to prepare students for the RVN role. Although the questionnaire did not reach the targeted sample size, responses agree with previous data indicating that changes made to the RVN role in the UK have not sufficiently improved job satisfaction scores.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».