Establishing consensus on the best ways to educate children about animal welfare and prevent harm: An online Delphi study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many animal welfare organisations deliver education programmes for children and young people, or design materials for schoolteachers to use. However, few of these are scientifically evaluated, making it difficult for those working in this field to establish with any certainty the degree of success of their own programmes, or learn from others. There has been no guidance specifically tailored to the development and evaluation of animal welfare education interventions. Accordingly, a three-stage online Delphi study was designed to unearth the expertise of professionals working in this field and identify degree of consensus on various aspects of the intervention process: design, implementation and evaluation. Thirty-one experts participated in Round 1, representing eleven of 13 organisations in the Scottish Animal Welfare Education Forum (SAWEF), and eleven of 23 members of the wider UK-based Animal Welfare Education Alliance (AWEA). Seven further professionals participated, including four based in Canada or the US. Eighty-four percent of the original sample participated in Round 2, where a high level of consensus was apparent. However, the study also revealed areas of ambiguity (determining priorities, the need for intervention structure and degree of success). Tensions were also evident with respect to terminology (especially around cruelty and cruelty prevention), and the common goal for animal welfare to be part of school curricula. Findings were used to develop a web-based framework and toolkit to enable practitioners to follow evidence-based guidance. This should enable organisations to maximise the quality and effectiveness of their interventions for children and young people.
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.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle