Motivation and Experience Matters: What Veterinary Mentors Think About Learning Communication Skills: A Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Communication skills are a core competence in veterinary medicine. These skills play a pivotal role in professional success in the animal health professions. Over the last few decades, there has been an increased focus on communication skills in veterinary curricula. Conversely, we know less about the knowledge and motivation behind the communication skills of those veterinarians in different work domains who are acting as mentors outside the university. In 2016, semi-structured interviews ( n = 16) were conducted with German practitioners in workplaces ranging from companion to farm animal practice, and throughout the veterinary industry, veterinary research, and government service. We combined two qualitative methods: a thematic analysis approach and the generation of types to identify characteristics associated with the acquisition of communication skills. In the current study, three main themes were developed: “Motivation,” “Experiences with the acquisition of communication skills,” and “Communication skills training during formal education.” Within the identified themes, we recognized three types of communicators: “self-experienced,” “extrinsic-experienced,” and “unexperienced.” We found that acquisition of communication skills was closely linked to motivation; therefore, motivation must be considered when developing communication skills curricula for learners and educators. By extrapolating the findings of this explorative study, we determined that intrinsically motivated mentors from the field should be a main source of veterinary education to promote further development in communication training. This qualitative study also determined that most non-university veterinary mentors had only a basic knowledge of teaching and learning communication skills, leading us to recommend formal training. Interchange between practicing veterinarians and veterinary educators and curriculum coordinators can foster relevant curricular modifications.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».