An Exploratory Qualitative Content Analysis of First-Year Veterinary Students’ Perspectives on Conflict
Notice bibliographique
Résumé
Teamwork among health professionals is a requirement for the delivery of excellent medical care; effective teamwork leads to improved patient outcomes and greater job satisfaction for health care professionals. A critical component of successful teamwork is effective conflict management. While preliminary evidence suggests that many health care providers have negative perceptions of conflict and conflict-avoidant tendencies, no existing research to-date has explored veterinary students' perspectives on conflict. Understanding the ways in which veterinary students perceive conflict represents an important first step in helping them identify strategies for future conflict management. The purpose of this exploratory study was to describe the first-year veterinary students' perspectives on conflict. Students responded to two open-ended prompts as part of a reflection assignment following an instructional module on conflict. Results from the qualitative content analysis showed that students demonstrated an understanding of (a) the role of feelings and emotions in conflict, (b) the importance of relying on facts and observations as opposed to evaluations and judgment in conflict, (c) the value of competent communication in conflict, and (d) self-awareness of personal factors related to conflict. These findings highlight the power of self-reflection to learners' awareness of default tendencies when faced with conflict, the impact of their attitudes and experiences on conflict behavior, and a willingness to incorporate a collaborative approach to conflict resolution in the future.
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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 | 0,015 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 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 ».