Implicit weight bias exists among veterinary professionals
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To explore implicit weight bias and weight stigma by association within a sample of veterinary professionals. Methods: An electronic survey was administered in person to veterinary professionals. Participants were presented with 1 of 8 possible scenarios including silhouettes of pets (4 cats, 4 dogs) and clients with varying combinations of weight statuses. Participants were asked questions rating their perception of the clients' capacity as pet caregivers. Participants completed the validated Implicit Association Test for weight. Logistic regression was conducted to detect differences in veterinary professionals' perceptions of the pets and clients based on displayed weight status. Results: 138 veterinary professionals participated; the majority (56.0%) were registered veterinary technicians. Most participants (70.3%) reported having pet-weight-related conversations with clients either daily or multiple times a week. Participants rated owners of overweight dogs as less effective caregivers than owners of lean dogs (OR, 0.29; 95% CI, 0.11 to 0.77). Participants rated owners of overweight cats as more caring than owners of lean cats (OR, 2.89; 95% CI, 1.02 to 8.16). The Implicit Association Test indicated that the majority (90.6%) of participants had some level of unconscious preference for people who were lean over people who were overweight. Conclusions: Veterinary professionals' perceptions of dog and cat owners based on their pet's weight may differ across species. Findings potentially represent implicit weight bias among veterinary professionals that warrants further research. Clinical Relevance: When interacting with clients owning an overweight or obese pet, veterinary professionals should be aware that they may hold a weight bias.
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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 | 0,013 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».