A qualitative exploration of the emotional experiences and applications of emotional intelligence in early‐career veterinarians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mental distress is a persistent and growing concern in the veterinary profession. The early-career period has been shown to be particularly challenging, which may threaten the longevity of the veterinarian's career. The highly emotional nature of veterinary work has been suggested to contribute to poor mental wellbeing. Emotional intelligence (EI) can help protect veterinarians from the negative effects of their career on their wellbeing. The objective of this study was to explore the emotional experiences of early-career veterinarians in clinical practice in Canada. METHODS: Twenty-one individual interviews with veterinarians who graduated between 2016 and 2023 were conducted over Zoom. The recordings were transcribed and analysed using template analysis. RESULTS: Three themes were identified in the analysis. First, client interactions were a source of emotional stress. Clients' financial stress and hostile comments exacerbated the participants' emotional distress. Second, most participants did not prioritise their emotional recognition and management. The veterinarians in this study indicated that having limited resources and time to process their emotions contributed to their lack of emotional recognition. Last, while participants appreciated EI as a skill, they described only selectively practising parts of EI, specifically empathy, which was perceived as the most relevant to client communication. LIMITATIONS: The results of this qualitative research are context specific. Readers are encouraged to carefully consider the context, research methodology and authors' positionality to make informed judgements on the application of the findings. CONCLUSION: Overall, the results highlight the impact of client interactions on veterinarians' emotional burden, veterinarians' shortcomings in self-emotional management, and opportunities to initiate or improve EI training. These findings suggest the need to explore ways to improve EI training, specifically in managing self-emotions, to enhance mental wellbeing in the 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 | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».