Support for Neurodivergent Students in Veterinary Education Part 1: Current Practice and Roundtable Discussion of Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 10% of undergraduate student populations are neurodivergent. Such students have differences in executive functioning and social communication skills, which can confer both strengths and challenges in the academic environment. Specific challenges presenting in the veterinary curriculum include the intense workload, unpredictable nature of work, and high level of interpersonal and communication skills required in clinical settings. Extramural studies (EMS) occur remote from university support systems, adding further challenge for some students. A survey was sent to all current United Kingdom veterinary schools in 2022 to identify current support for neurodivergent students. An interactive roundtable discussion was held to brainstorm best practice for harnessing the power of neurodiversity in the clinical learning environment. Several consistent themes emerged. Most veterinary schools provide some degree of support for neurodivergent individuals, but support varies widely. Four of the eight schools provide support at open days and/or following offers, with one school offering a summer school. Five schools confirmed that accommodations were made to clinical rotations and/or EMS in line with a support plan from their Disability Service. Despite these steps to assist neurodivergent students, support could, and should, be increased to improve the student experience. Suggested enhancements include a supportive environment for the empowerment of disclosure, neurodiversity awareness training for university staff and placement providers, provision of reasonable adjustment guidelines for EMS providers, clinical/intramural rotation orientation and support, and student access to a neurodiversity mentor/coach.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».