Authentic Conversations about Self-Care with Fourth-Year Veterinary Medical Students
Notice bibliographique
Résumé
Expanding literature on well-being within veterinary medicine has been instrumental in recognizing the prevalence of psychological distress among students and practitioners and promoting awareness and advocacy for well-being within teaching institutions, professional associations, and the workplace. However, greater focus on distress has also been critiqued for overemphasizing illness and reactive interventions, and a call has been made for more balanced conversations about veterinary well-being, with focus on strengths and proactive interventions. This Best Practices article highlights a proactive, strengths-focused intervention, aimed at increasing fourth-year students' awareness of self-care while in training and in their transition to the profession. Authentic conversations about self-care is a required part of clinical training at Kansas State University College of Veterinary Medicine. All students attend a private meeting with a behavioral scientist, engaging in an authentic conversation about their experience of stress and coping strategies. Current practices in providing stress management interventions are restricted to pre-clinical training. Authentic conversations about self-care are presented here as an alternative to current practices, which the authors argue are not adequately addressing students' needs during clinical training and the transition to the profession. Potential implications of providing self-care interventions during the clinical year of training include greater student engagement, increasing awareness, and self-efficacy as students make efforts to maintain well-being both in training and in the professional realm.
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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 | 0,012 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».