MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2953631536 · doi:10.1163/15685306-12341609

Teaching the Nonhuman Animal in Higher Education: Interdisciplinary Experiential Learning

2019· article· en· W2953631536 sur OpenAlexaff
Alice J. Hovorka

Notice bibliographique

RevueSociety and Animals · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnimal and Plant Science Education
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningTransformative learningScholarshipViewpointsTheme (computing)PsychologyMultidisciplinary approachExperiential educationPedagogyHigher educationEngineering ethicsSociologySocial scienceEngineeringPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As human-animal studies ( HAS ) scholarship has grown and expanded over the past few decades, so have opportunities to bring nonhuman animals into higher education. This article presents an instructional design option for teaching the animal through interdisciplinary experiential learning. Interdisciplinary learning integrates multidisciplinary knowledge across a central theme while experiential learning encourages learners to move through a recursive process of experiencing, reflecting, thinking, and acting. The article also reflects on student learning outcomes based on a questionnaire survey conducted five years after the course completion. Preliminary insights reveal the transformative potential of this approach given students’ modified viewpoints, enhanced ethical sensitivity, enlarged horizons, and behavioral changes regarding animals. HAS scholars are encouraged to engage in animal-focused scholarship of teaching and learning in higher education by sharing instructional templates and scholarly research on HAS courses. Doing so will expand opportunities for students to appreciate, critically examine, and positively influence animal lives.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,318 · 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.

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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSociety and AnimalsMême sujetAnimal and Plant Science EducationTravaux en français237 207