A New Educational Resource to Improve Veterinary Students' Animal Welfare Learning Experience
Notice bibliographique
Résumé
A computer-aided learning (CAL) educational resource based on experiential learning principles has been developed. Its aim is to improve veterinary students' ability to critically review the effect on welfare of husbandry systems observed during their work placement on sheep farms. The CAL consisted of lectures, multiple-choice questions, video recordings of animals in various husbandry conditions, open questions, and concept maps. An intervention group of first-year veterinary students (N=31) was selected randomly to access the CAL before their sheep farm placement, and a control group (N=50) received CAL training after placement. Assessment criteria for the categories remember, understand, apply, analyze, evaluate, and create, based on Bloom's revised taxonomy, were used to evaluate farm reports submitted by all students after their 2-week placement. Students in the intervention group were more likely than their untrained colleagues (p<.05) to remember and understand animal-based measurements relating to the freedom from hunger and thirst; the freedom from discomfort; and the freedom from pain, injury, or disease. Intervention group students were also more likely to analyze the freedom from pain, injury, or disease and the freedom to exhibit normal behavior and to evaluate the freedom from fear and distress. Relatively few students in each group exhibited creativity in their reports. These findings indicate that use of CAL before farm placement improved students' ability to assess and report animal welfare as part of their extramural work experience.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».