Comparison of food‐animal veterinarians’ and producers’ perceptions of producer‐centered communication following on‐farm interactions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human medicine has demonstrated that a patient-centered physician-patient relationship is more effective than the traditional physician-centered model. Objectives were to explore food-animal veterinarians' and producers' perceptions of producer-centered communication (VPPC and PPPC), during on-farm interactions and examine associated factors. METHODS: A cross-sectional sample of food-animal veterinarians and their clients were recruited in Ontario, Canada. Immediately following on-farm veterinarian-producer interactions, the producer and veterinarian independently completed a questionnaire assessing PPC. Symmetry of paired responses between veterinarians and producers was examined. Employing listwise deletion, independent mixed linear regression models were developed to determine factors associated with PPPC and VPPC, respectively. RESULTS: Two hundred and three paired veterinarian and producer survey responses were analysed. Significant asymmetry (p-value < 0.05) was observed, with veterinarians assessing PPC lower than producers. Based on data from 32 veterinarians and 159 producers, the only factor associated with PPPC was veterinarian burnout (PPPC decreased with burnout). Based on data from 32 veterinarians and 155 producers, factors positively associated with VPPC included veterinarian compassion satisfaction (VPPC increased with compassion satisfaction), length of interaction (VPPC increased with length of interaction) and producers identifying as female (VPPC higher with female producers). CONCLUSION: Producer's positive PPPC is encouraging, yet veterinarians should be aware that mental health parameters may impact producers' and their own perceptions of PPC. Further examining veterinarians' delivery of PPC is important for food-animal practice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».