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Enregistrement W1979143953 · doi:10.3138/jvme.36.3.276

An Approach to Teaching Animal Welfare Issues at The Ohio State University

2009· article· en· W1979143953 sur OpenAlexvenueno aff
Linda K. Lord, Jennifer Walker

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Medical Education · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal welfareState (computer science)Medical educationMedicineEngineering ethicsEngineeringBiologyComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the growing importance of animal welfare and the critical role of the veterinary profession, animal welfare is not formally taught in many veterinary curricula. In addition, veterinary students are often not exposed to current contentious animal welfare issues, which are subject to much debate and often proposed regulation. To address this deficiency in our curriculum at The Ohio State University College of Veterinary Medicine, we have developed a course titled "Contemporary Issues in Animal Welfare." Our specific objectives for the course are: 1) to provide students with the opportunity to objectively evaluate and discuss current issues in the welfare of animals as companions, and in the industries of agriculture, science, education, conservation, and entertainment; 2) to increase students' awareness of current important animal welfare issues; and 3) to develop students' skills in the critical evaluation of written and visual material used in the scientific literature and lay press. We hope that, over time, this teaching model will be considered a means to educate veterinary students about animal welfare issues in other veterinary curricula.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,440

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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