A Survey of Veterinary Student and Veterinarian Perceptions of Shelter Medicine Employment
Notice bibliographique
Résumé
Shelter medicine appears to be popular among prospective veterinarians, but there is a shortage of veterinarians entering the field to fill available positions. The reasons for this discordance are not well understand. This study describes veterinary students’ interest in shelter medicine, their perceptions of common duties, and their perceptions of employment attributes in shelter medicine, compared with those of current veterinarians. The sample included 146 first-year students, 155 final-year students, and 221 veterinarians who self-completed an online survey between September 2020 and March 2021. We found high levels of interest in shelter medicine, with 40% of first- and 43% of final-year students indicating they were likely to consider working in shelter medicine. Outreach clinics (84% of first-year students, 86% of final-year students), access-to-care clinics (82%, 83%), and loan forgiveness programs (75%, 64%) encouraged many veterinary students to consider working in shelter medicine. The risk of compassion fatigue, burnout, and stress (70%, 68%); weekend work (51%, 59%); euthanasia decision making (49%, 47%); euthanasia (43%, 41%); and expected salaries of shelter veterinarians (39%, 37%) acted as deterrents. Kruskal–Wallis H tests revealed students reported more positive ratings than veterinarians for most shelter medicine duties and employment characteristics, with moderate to strong consensus within groups. Little difference appeared between first- and final-year students. This study highlights target areas for animal shelters to boost recruitment of newly graduated veterinarians. Increasing veterinary students’ exposure to shelter medicine throughout their veterinary training may also help address their concerns regarding euthanasia, salary, and quality of care.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 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 ».