Using a Card Sort Technique to Determine the Perceptions of First-Year Veterinary Students on Veterinary Professionalism Attributes Important to Future Success in Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
First-year veterinary students' perceptions on the veterinary professionalism attributes important to future success in clinical practice were explored using a card sort technique. The key findings were that self-oriented attributes (overall mean: 3.20; 42% of responses rated essential) and people-oriented attributes (overall mean: 3.13; 39% essential) were rated more highly than task-oriented attributes (overall mean: 2.98; 31% essential) (1-4 scale: 1 = irrelevant, 4 = essential). Within these overall ratings, the establishment/maintenance of effective client relationships (people-oriented attribute; mean: 3.84) and the ability to be composed under pressure and recover quickly (self-oriented attribute; mean: 3.82) received the highest scores. The highest task-oriented score was the ability to work to a high standard and achieve results (mean: 3.57). There was no difference between ethnicities or between men and women, but respondents < 20 years of age gave higher scores to people-oriented attributes than did older respondents (≥ 20 years). The use of the card sort technique has not been widely reported in veterinary educational literature, and so this study represents a novel approach to garnering opinions from newly enrolled veterinary students-a group of stakeholders whose views on this subject are seldom sought. The results show that first-year veterinary students have well-developed opinions on the key attributes of veterinary professionalism and indicate that the early development of students' opinions needs to be taken into consideration in the design of professionalism curricula within veterinary programs.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».