Student Experience and Ethnic Diversity: The Experiences of Underrepresented Minority Students at a Veterinary University in the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
Despite a lack of diversity, studies on the experience of ethnically diverse (ED) students have not focused on veterinary education. This study used focus groups to explore the experience of ED veterinary students, their challenges, and their sources of support in this setting. Focus groups were held using two formats: a traditional, in-person approach, and online, via a social media group. Recruitment was by invitation and focus group allocation according to participant preference. Conversations were transcribed or downloaded, anonymized, and analyzed using a two-part narrative analysis, the aim of which was to understand the experiences of ED veterinary students at an in-depth level. Students experienced identity conflicts at multiple levels (self, others, profession), which appeared to relate to their ethnicity. Conflict between self and others resulted in a feeling of otherness arising from a White student majority, both within the university and on external placements, and professional identity conflicts arose between students' personal cultural values and their values as a veterinarian. Internal conflicts arose when students felt a wish to integrate but also perceived a need to segregate with similar others to obtain support and a sense of belonging to a group. These challenges have potential implications for mental well-being and career opportunities. For veterinary medicine to adapt to changing client demographics in an increasingly globalized world, a deeper understanding of the ED student experience may offer advantages in areas such as recruitment and profession retention, which will eventually support greater diversity within the professional population.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».