Effectiveness of rural internships for veterinary students to combat veterinary workforce shortages in rural areas
Notice bibliographique
Résumé
Veterinarians are a pivotal force in addressing animal health and welfare surveillance, with a critical role in improving public health security and increasing the profits of livestock farmers. Yet, the veterinary profession is adversely affected by personnel shortages, particularly in rural areas. Since the health of people, animals and their shared environment are interconnected in a One Health perspective, a set of policies are required to ensure public health by attraction and retention of veterinarians in rural areas. In France, a tutored internship programme, financially subsiding students and mentors to execute a training period in remote rural areas, was promoted to better integrate and retain veterinary students ending their veterinary training. This paper aims to evaluate how veterinarians' tutored internships influences students' choices for rural practice, using three different statistical methods derived from causal inference theory. Using survey data for the period 2016-2020, we show that: (i) the average effect of the tutored internship on veterinarians' work in food animal sector is not significant; and that (ii) the tutored internship leads veterinarians with a low share of work in the food animal sector to have a rural practise after they graduated between 13 and 20% greater than those who did not participate in the tutored internship.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».