Animal-Assisted Mental Health Education for Veterinary Students
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary students often face mental health challenges due to the demanding nature of their studies and the pressures of adapting to their future profession. To address this issue, an animal-assisted education in mental health (AAE-MH) program was developed and implemented at a veterinary school in Hong Kong. The primary goal of the AAE-MH program was to enhance students' mental health literacy, raise awareness of mental health topics, and improve their help-seeking behavior and overall well-being. By leveraging the students' natural affinity for animals, the program incorporated a blend of course-based and experiential learning activities to tackle the often-taboo topic of mental health in the veterinary field. The AAE-MH program consisted of six sessions, each lasting 1 hour and 50 minutes. Two of these sessions involved 1 hour of learning from certified therapy dogs. This interdisciplinary program drew expertise from veterinary mental health professionals, psychologists, animal-assisted therapists, and veterinary school faculty. This collaborative effort ensured that the program covered both the biomedical and humanistic aspects of veterinary medicine, preparing students to better understand and support their own and their peers' mental well-being. The AAE-MH program was conducted during the COVID-19 pandemic, and appropriate precautionary measures were taken. This teaching tip outlines the key elements of the program, including the course design, delivery, and evaluation of its effectiveness. We hope that this framework can provide fellow educators with the opportunity to potentially adapt and implement similar initiatives within their own veterinary education contexts, ultimately benefiting the entire veterinary profession.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».