Tolerance of Ambiguity in Veterinary Students at the Beginning and End of a Second-year Clinical Pathology Course
Notice bibliographique
Résumé
Tolerance of ambiguity (TOA) is essential for veterinarians because ambiguity and uncertainty are unavoidable aspects of veterinary practice. However, TOA has been little investigated in veterinarians or veterinary students. In this article, the 27-item Tolerance of Ambiguity of Veterinary Students (TAVS) scale, including eight additional clinical pathology-specific items, is used to evaluate TOA in veterinary students at the beginning and end of a clinical pathology course. Clinical pathology is often one of the first subjects in which students encounter ambiguity because real-life cases are used in teaching. The hypotheses are that TOA will increase across the course and that TOA will correlate with the final grade in the course. Analysis of the TAVS scale revealed very good inter-item reliability (α = 0.80) and a positive correlation between the original TAVS items and the new clinical pathology items (ρ = 0.63). Students demonstrated a significant increase in TOA across the course for TAVS items and a similar trend for clinical pathology items. Four items related to affinity for complexity and novice view showed significant increases in TOA. Two items related to discomfort from uncertainty showed significant decreases. There was no correlation between TOA and final grade in the course. Students rated their personal frustration with ambiguity in the course as low and did not think ambiguity in cases was problematic for teaching. The results suggest that the increased TOA at the end of the course might relate to students being taught-and learning how to cope with-ambiguity through the real-life cases used for teaching.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».