Exploring Valued Personality Traits in Practicing Veterinarians
Notice bibliographique
Résumé
We examined differences in valued Big Five personality traits of small animal veterinarians between members and nonmembers of the veterinary medicine community. Between fall 2019 and spring 2020, data were collected from an online survey sent to eligible persons across a US midwestern state. Eligible persons included veterinary office clients (i.e., pet owners) and persons practicing/training in veterinary medicine. Participants completed demographic questions and 10 Likert scale items about which Big Five personality characteristics they prefer in a veterinarian. Descriptive data were determined and checked for assumptions of linearity and normality. Data for the primary analyses were analyzed using Spearman’s correlations and Kruskal–Wallis H tests. Participants who were members of the veterinary community of practice valued the characteristic openness more than clients but valued emotional stability less than clients. Moreover, tests revealed that young adults (aged 18–24) valued extraversion more than all other age groups but least valued agreeableness. Last, participants aged 55 and older valued agreeableness and emotional stability more than the 18–44 age groups. Findings indicate individuals from different membership and age groups have varying preferences in what personality traits they expect in a veterinarian. Clients care more about their veterinarian being able to handle adversity. Older adults want their veterinarian to be trusting and creative. These findings encourage veterinary medical education to spotlight the development of skills congruent with these desired personality traits. Gaining such skills will be useful for veterinarians who seek to grow or build lasting relationships with clientele and colleagues.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».