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Enregistrement W4404951347 · doi:10.3138/jvme-2023-0122

Animal-Assisted Mental Health Education for Veterinary Students

2024· article· en· W4404951347 sur OpenAlexvenueno aff
Camille K. Y. Chan, Rebecca S. V. Parkes, Debbie Ngai, Paul Wong

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueVeterinary Practice and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthMental health literacyMedical educationAnimal welfareCertificationExperiential learningMedicinePsychologyVeterinary medicineNursingPedagogyMental illnessPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,429
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
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