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Enregistrement W2942139446 · doi:10.1163/15685306-12341640

Shifting Preservice Teachers’ Views of Animal Welfare and Advocacy through a Human-Animal Relationships Course

2019· article· en· W2942139446 sur OpenAlexaff
Christine Yvette Tardif-Williams, John-Tyler Binfet, Camille X. Rousseau

Notice bibliographique

RevueSociety and Animals · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnimal and Plant Science Education
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSummative assessmentCurriculumAnimal welfareFeelingPsychologyPedagogyAnimal-assisted therapyLiteracyWelfareMedical educationFormative assessmentPolitical sciencePet therapySocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This mixed-methods study explored how participation in an intensive course on human-animal relationships impacted preservice teachers’ views about human-animal welfare and advocacy and animal-focused curriculum. Participants were 25 undergraduate students (24 female; 1 male) following a teacher education pathway. Participants completed the Animal Rights Scale , and their insights on assigned readings were captured through weekly journal entries and responses to summative prompts. Participants reported feeling increased responsibility to advocate on behalf of nonhuman animals and greater support of animal welfare during the post-course (versus pre-course) assessment, and participants’ weekly and summative responses revealed some of the nuances and internal tensions in their thinking about integrating animal-focused curriculum as part of their future professional practice. As teachers play key roles fostering humane literacy and engaging young people with actual nature and animals, these findings have implications for both education and higher education curriculum and initiatives.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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