Opportunities for Learning about Animal Welfare from Online Courses to Graduate Degrees
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of animal welfare has become essential for veterinarians. However, there is no clear consensus about how to provide veterinarians and students with this critical information. The challenges associated with finding qualified instructors and fitting additional courses into an already full curriculum mean that options for learning about animal welfare beyond the veterinary school classroom must be explored. Online courses can be excellent ways for veterinary students and graduate veterinarians to become familiar with current animal-welfare science, assessment schemes, and regulations while removing geographical barriers and scheduling difficulties. Faculty at Michigan State University have created an online animal-welfare course with lecture material from experts in welfare-related social and scientific fields that provides an overview of the underlying concepts as well as opportunities to practice assessing welfare. However, to develop expertise in animal welfare, veterinarians need more than a single course. Graduate degrees can be a way of obtaining additional knowledge and scientific expertise. Traditional thesis-based graduate programs in animal-welfare science are available in animal-science departments and veterinary colleges throughout North America and offer students in-depth research experience in specific areas or species of interest. Alternatively, the University of Guelph offers a year-long Master of Science degree in which students complete a series of courses with a specialization in animal behavior and welfare along with a focused research project and paper. In summary, a range of options exist that can be tailored to provide graduate veterinarians and veterinary students with credible education regarding animal welfare beyond the veterinary curriculum.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».