Notice bibliographique
Résumé
David Bartram and David Baldwin comment: We are grateful for the opportunity to respond to Desmond Rice's comments on our hypothetical model to explain the risk of suicide in veterinary surgeons. A recent meta-analysis of 44 studies demonstrated that emotional intelligence (EI) is positively associated with mental health (Schutte and others 2007). Although the methodologies of the meta-analysis and the studies on which it is based do not provide evidence regarding causality, it may be that the better perception, understanding, and management of emotion of individuals with higher EI make it less likely that they will experience mental health problems. There is also a strong positive correlation between several dimensions of EI and academic achievement (for example, Parker and others 2004, Petrides and others 2004, Austin and others 2005), so it seems unlikely that the current veterinary undergraduate admissions procedure inevitably selects a high proportion of students with low EI. However, EI may have a place in veterinary education (Timmins 2006), both to improve the veterinary surgeon-client relationship and as a possible buffer against stress in the profession, and the subject is worthy of further research. A number of the 'human givens' to which Rice refers are measured in the standard psychometric instruments used in our recent cross-sectional study of mental health and wellbeing in the UK veterinary profession (Bartram and Baldwin 2007). The questionnaire was mailed to a random stratified sample of 3200 veterinary surgeons in the UK and a response rate of over 56 per cent was achieved. We are grateful to all those who responded. Data analysis is underway and it is anticipated that preliminary results will be available by the autumn.
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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 | 0,002 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,013 |
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 ».