Training and Preparedness of Clinical Coaches for Their Role in Training Student Veterinary Nurses in the United Kingdom: An Exploratory Inquiry
Notice bibliographique
Résumé
The experience that student veterinary nurses (SVNs) have in the clinical learning environment can be greatly influenced by the clinical coach (CC); the supervisory relationship will affect student retention and clinical competency. To support a positive student experience, the training and development of CCs must be critically reviewed and regularly updated. This research aimed to ascertain the current CC training undertaken and the preparedness of CCs for their role in training SVNs. We used a prospective cross-sectional study design. An online survey was distributed over 4 weeks to CCs across the United Kingdom representing a range of educational institutions, and it generated 80 responses. Prior to undertaking their initial CC training, CCs had been qualified practitioners for a median of 2.2 years (IQR = 4.16y). CCs stated they needed more course content during their training regarding student teaching and pastoral support, more support from associated institutions, and there was a call for a longer training period leading to a formal qualification. Providing CC training with broader course content and some level of evaluation should be considered to develop and assess the non-clinical skills that are vital to the role.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».