Veterinary Nursing Students’ Experience in the Clinical Learning Environment and Factors Affecting Their Perception
Notice bibliographique
Résumé
Student veterinary nurses (SVNs) spend a significant proportion of their training time within the clinical learning environment (CLE) of a veterinary practice. These clinical experiences are vital for building practical and professional skills. To evaluate the current satisfaction of SVNs in the CLE, a cross-sectional survey design was used incorporating a previously validated instrument. To provide understanding of factors that may affect the SVN satisfaction, additional validated tools were added across factors, including resilience, well-being, personality, and workplace belonging. A total of 171 SVNs completed the survey. In addition, two open questions were included to provide greater depth of understanding of the SVN experiences. Results showed that 70.76% of respondents were satisfied/very satisfied with the CLE. Significant factors that affected the satisfaction scores included, depression, anxiety, and stress ( p ≤ .001), psychological sense of organizational membership ( p ≤ .001), agreeableness ( p = .022), and emotional stability ( p = .012). The qualitative data demonstrated shared SVN factors that are considered to contribute to clinical learning and those that detract from clinical learning. Educational facilities and training veterinary practices can support the SVN within the CLE by creating a greater sense of belonging, considering the SVN individual personality and well-being, and including the SVN in discussions around learning support needs.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».