Empathy Levels among Veterinary Medicine Students in Colombia (South America)
Notice bibliographique
Résumé
Empathy plays an important role in veterinarians’ relationships with their patients, clients, and colleagues. Because it relates to greater clinical competence and facilitates the acquisition of information for diagnosing, prescribing therapies, and identifying and treating animal pain, empathy is an essential competence to be strengthened during professional training. The objective of this study was to evaluate the empathy levels of veterinary medicine students toward people and animals and to identify associated factors. The animal empathy scale and the Davis interpersonal reactivity index were applied through an electronic survey to first-, third-, and fifth-year students ( n = 559) in three veterinarian medical schools in Colombia. A principal components analysis was performed to identify composite scores of human and animal empathy levels. The empathy toward humans total score ranged from 0 to 112, and the empathy toward animals total score was between 22 and 198. The average empathy scores for students were 89.67 ± 9.02 (mean ± SD; range: 60–115) and 115.01 ± 13.41 (mean ± SD; range: 67–165), respectively. The results suggest that empathy scores toward people are acceptable. Gender, university, program type, age, year of study, and diet were significantly associated with empathy levels toward animals. It is proposed that levels of empathy toward animals be strengthened by fostering a positive learning environment, developing ethical and animal welfare competencies, and increasing empathetic contact and hands-on experience with animals during the curriculum.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».