Integrating Animal Welfare into Veterinary Education: Using an Online, Interactive Course
Notice bibliographique
Résumé
Veterinarians in the United States and abroad are faced with growing public concern for the welfare of animals, particularly those in production. To prepare veterinarians to exert the leadership expected by the public and industry, steps should be taken to provide instruction in animal welfare at veterinary colleges. The ultimate goal is to offer courses in animal welfare in a consistent manner on a global scale, utilizing existing expertise in an efficient and cost-effective manner. Given the intense curricula of veterinary schools and the scarcity of instructors trained in animal welfare, a nontraditional approach is needed to educate veterinary students in the United States and abroad in animal welfare. Michigan State University (MSU) is developing a graduate-level, online interactive course in animal welfare assessment. The course will approach the topic of animal welfare education from a holistic, multidisciplinary standpoint (encompassing ethics, economics, and behavior) and address issues important to the general public and the international community. The MSU course will draw on renowned international animal welfare experts, allowing students to receive high-quality education that would be difficult in any other circumstance. The course will bridge an important gap in the veterinary curriculum and offer a complete and congruous education in animal welfare to veterinarians worldwide. The MSU course will also serve as a model for collaboration in content assembly and course delivery, by using technology to leverage global expertise in the interests of educational equity. In addition to innovative technology, such as the use of Web-collaboration software to create the course, a variety of media that enable students to interact with the material will also be incorporated throughout the course. Thus, the course will not only utilize the Internet to provide access to high-quality material, but will also require the active participation of the student, which is needed for effective learning.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».