Understanding the motivations, deterrents, and incentives for rural Albertan veterinary practice
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The shortage of rural veterinarians is a growing concern globally. This shortage increases the risk of significant negative impacts on livestock management, agriculture, and public health in rural and remote communities. To provide concrete solutions to sustain our rural veterinarian workforce, we examine motivations, incentives, and deterrents to rural veterinary practice (RVP). We do this through a qualitative study in Alberta, Canada, which is a geographically unique and understudied context. Methods: We surveyed veterinary students and practicing veterinarians, obtaining 124 responses. Data were analyzed using thematic analysis. Results: Results revealed key motivating factors that influence attraction and retention included personal and family considerations that require living in rural contexts, the nature of strong relationships that develop in rural communities, experiencing a range in work factors that enhances professional development, feeling fulfilled by rural veterinary work, and exposure during veterinary school leading to a strong interest in rural settings. Deterrents included limited resources and supports in rural contexts, personal and family needs that require living in urban settings, and challenges inherent to rural communities and environmental characteristics. Finally, key incentives included better salary and benefits, financial incentives, tuition/debt forgiveness, enhanced mentorship, fewer on-call duties, and tailored incentives. Discussion: Strong alignment between student and practicing veterinarian motivations, deterrents, and incentives was observed, extending previous findings that only look at the perceptions of a single group. The results corroborated previous findings, while revealing that the same motivations and deterrents remained important for students and PVs in Alberta's geographically unique context. Finally, they provided key insights to inform policy, practice, and education developments to enhance attraction and retention rates of rural veterinarians, contributing to a path forward for addressing the rural shortage of veterinary services.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| 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 | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».