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Enregistrement W2343656083 · doi:10.1080/21548455.2020.1851424

Evaluating the effectiveness of live animal shows at delivering information to zoo audiences

2021· article· en· W2343656083 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Louise Spooner, Eric Jensen, Louise Tracey, Andrew R. Marshall

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Science Education Part B · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnimal and Plant Science Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisitor patternConfusionAnimal welfareAction (physics)Natural (archaeology)Quarter (Canadian coin)PsychologyGeographyEcologyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Live animal shows, which combine animal facts with trained behaviours, are commonly used to engage zoo visitors globally. However, such shows have been criticised for portraying a potentially unhelpful image of ‘performing animals’ and have raised issues of animal welfare ethics. Little is known about the educational effectiveness of these shows. Furthermore, the impact of ‘tricks’, used as attention-grabbing hooks, has received limited research attention. We evaluated the impact of a sea lion and a mixed species bird show on audience knowledge of animal facts. Over a quarter of zoo visitors attended some form of live animal show, demonstrating quantitatively that they are a major potential source of knowledge transfer. Show audiences were questioned immediately before (n = 299) or after (n = 265) each performance about relevant show content knowledge. Additionally, a general zoo visitor survey (n = 160) investigated post-visit knowledge recall. Audiences demonstrated significantly higher animal knowledge post-show compared to pre-show. Conservation action awareness showed weak positive change post-show. Audience education levels and weather conditions also had a weak positive effect on correct responses. However, animals performing trick-type behaviours were found to cause confusion regarding natural adaptations. We conclude that live animal shows should prioritise natural behaviours with a focus on conservation action.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,364 · 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

Citations36
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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