Veterinarians navigating and overcoming challenges in clinical practice: a collaborative narrative inquiry
Notice bibliographique
Résumé
Veterinarians experience significant mental health challenges, and much of the research on veterinarians’ mental health has focused on poor mental health outcomes rather than veterinarians’ resilience or strengths. This study explored the process of overcoming challenges in clinical practice. Individual interviews were conducted with 11 early to mid-career veterinarians in Prince Edward Island, Canada, who provided a total of 30 stories of overcoming a difficult event or hardship. We used a collaborative, structural, narrative inquiry methodology to refine and analyse the data through narrative reconstructions, follow-up interviews, and observations. Five macro-threads were identified in analysis: (1) internal strengths, (2) healing through human connection, (3) helping myself change for the better, (4) reconnecting with meaning as a veterinarian, and (5) faith and optimism. The findings highlighted elements of the process of overcoming challenging experiences in clinical practice that allowed participants to stay in their career, such as developing one’s identity, a belief in oneself, meaning, and relationships. The insights derived from this narrative inquiry have implications for veterinary education and clinical veterinarians, including the importance of providing environments and teaching skills that allow for a broader perspective of wellbeing, rather than a narrow focus on identifying stressors or improving technical skills.
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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 | 0,033 | 0,039 |
| 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 | 0,015 | 0,017 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».