Evaluation of the Attitudes and Confidence of Veterinary Undergraduates toward Working with Cats in the Veterinary Hospital Environment
Notice bibliographique
Résumé
An understanding of feline behavior is required to successfully handle cats in the hospital environment and avoid triggering escalation to fear-aggression due to heightened anxiety. Some veterinary students appear to misinterpret feline behavioral cues, resulting in frustration and poor success when performing basic handling. This article investigates the following in regard to veterinary students and feline handling: (a) attitudes toward working with feline patients in the hospital environment; (b) experience of working with feline patients; (c) satisfaction in acquisition of feline handling and examination skills; and, (d) confidence in feline handling skills; and to explore influencing factors. An electronic questionnaire was circulated to fourth and final year veterinary students (May 2012) and final year students (June 2013) for anonymous voluntary completion. One hundred and seventy-three of 293 students completed the questionnaire. Of final year respondents, 87/115 (75.7%) indicated that they enjoy interacting with cats in veterinary hospitals; 95/115 (82.6%) indicated that they were satisfied with their cat handling skills; 105/115 (91.3%) felt confident handling quiet and wriggly cats; significantly fewer 63/115 (54.8%) felt confident handling unpredictable cats ( p < .05). Factors significantly affecting confidence in handling unpredictable cats included: frequency of examination practice during extra-mural studies ( p < .05), enjoyment of interacting with cats in veterinary hospitals ( p < .05), self-perceived understanding of feline behavior ( p < .05), self-perceived ability to interpret cats’ behavioral expressions ( p < .05), satisfaction with cat handling skills ( p < .05), and perception of feline versus canine handling ability ( p < .05).
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 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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».