Addressing Five Explanations for the Lack of Racial and Ethnic Diversity in Veterinary Medicine in the United States: Results from a Survey of DVM Students and Early Career Veterinarians
Notice bibliographique
Résumé
According to the United States Bureau of Labor Statistics, veterinary medicine is one of the least racially and ethnically diverse professions in the United States. Drawing from past research in veterinary health, as well as science, technology, engineering, and math (STEM) fields more broadly, we designed and implemented an online survey to address five nonmutually exclusive explanations for the lack of racial/ethnic diversity in veterinary medicine. On the basis of the responses of 2,083 participants to the survey, we found consistent, statistically significant differences in the experiences and perceptions of well-represented compared to under-represented DVM students and recent graduates. These differences correspond to aspects of each of the five potential explanations for the lack of diversity in veterinary medicine examined in this study, highlighting the complex nature of this issue. Most notably, our results suggest precollege exposure to advanced STEM courses, increased accessibility to paid experiential positions, pre-professional mentorship and fostering a sense of professional identity are particularly important areas of focus for organizations and institutions interested in targeting barriers to diversity in veterinary medicine.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».