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Enregistrement W4401335187 · doi:10.3390/ani14152270

Challenges of the Calgary–Cambridge Consultation Guide in Veterinary Multicultural and Multilingual Scenarios and the Role of Veterinary Translators

2024· article· en· W4401335187 sur OpenAlexaboutno aff
Angel Almendros, Paulo V. Steagall, Suen Caesar Lun, Jonathan P. Speelman, Antônio Giuliano

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterpreterCornerstoneContext (archaeology)MulticulturalismMedical educationAnimal healthMedicineVeterinary medicineEmpathyInterpersonal communicationMultilingualismPsychologyPedagogyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Calgary-Cambridge Guide is a widely recognised framework for teaching communication skills to healthcare professionals that has become a cornerstone of communication training programs in medicine and other healthcare fields. In the context of veterinary medicine, its integration into communication training programs has become an asset improving communication, education, interaction, and quality of service, enhancing the veterinary-client-patient relationship (VCPR). In veterinary medicine, however, a more challenging consultation dynamic involves the veterinarian, the owner, and the animal. The addition of a veterinary assistant that acts as an interpreter or translator is common in Hong Kong where the native language (Cantonese) coexists with English when consultations are led by non-native language speakers. This addition converts this commonly dyadic model into a triadic communication model. The addition of an assistant interpreter influences the way consultations are conducted, how information is conveyed, and how interpersonal cues and empathy are delivered. In this report we depict challenges applying the Calgary-Cambridge Guide in multicultural and multilingual veterinary medical centres in Hong Kong and highlight the role of veterinary supporting staff in these scenarios, specifically veterinary assistant interpreters.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,257

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,161
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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