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Enregistrement W3136660010 · doi:10.7120/09627286.30.2.179

Establishing consensus on the best ways to educate children about animal welfare and prevent harm: An online Delphi study

2021· article· en· W3136660010 sur OpenAlexaboutno aff
JC Muldoon, JM Williams

Notice bibliographique

RevueAnimal Welfare · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal welfareIntervention (counseling)Psychological interventionDelphi methodCrueltyWelfareStakeholderHarmTerminologyMedical educationPsychologyPublic relationsMedicinePolitical scienceNursingSocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,185
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,155
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,978

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1850,155
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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