Third-Year Veterinary Student Academic Encumbrances and Tenacity: Navigating Clinical Skills Curricula and Assessment
Notice bibliographique
Résumé
This study is a qualitative exploration of the student experience of stress at the University of Calgary Faculty of Veterinary Medicine (UCVM). Ten third-year students from the class of 2019 participated in a semi-structured interview designed to explore the student experience surrounding stress, resiliency, and their perception of mental health awareness initiatives. Transcripts were de-identified and analyzed using thematic analysis. Two central themes of academic encumbrances and academic tenacity were identified, and each theme was further delineated into three main sub-themes associated with the Objective Structured Clinical Examination (OSCE) assessment. Students described the clinical skills course OSCEs as a primary source of stress and fear. Academic encumbrances were delineated through the sub-themes of academic load, fear of failure, and low academic self-efficacy. Students navigated these encumbrances through their academic tenacity, rooted in their sense of belonging among peers, family, and friends, a growth mindset, and self-care practices. Study results exemplify the importance of attending to student needs beyond acquiring clinical knowledge and skills. As we continue to redefine veterinary curricula and assessment, our work highlights the need for curricular streamlining, attending to student well-being, and fostering an academically balanced lifestyle. Lastly, the findings will help inform student services about the mental health needs of the students specific to academic achievement.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».