Views of American animal and dairy science students on the future of dairy farms and public expectations for dairy cattle care: A focus group study
Notice bibliographique
Résumé
Students completing advanced degrees in dairy or animal science may go on to have a major impact on the food animal agriculture industries. The aim of this study was to better understand student views of the future of dairying, including changes in practices affecting animal care on farms as well as perceived public perceptions. We conducted 6 focus group sessions with undergraduate students enrolled in the 2019 US Dairy Education and Training Consortium held in Clovis, New Mexico, and used explorative key word analysis of written notes and thematic analysis of the semi-structured discussions. Some "must-haves" of future animal care on dairy farms included increased use of technology, group housing of calves, and adequate facilities, including enrichment. Students also discussed their views of public expectations regarding animal care on dairy farms, and measures that they felt must be put into place to address these expectations in the coming years. Although the influence of the public was highlighted by the students, they were not always certain what specific values the public holds and doubted the feasibility and practicality of some expectations, such as providing pasture access or keeping the calf and cow together. They further demonstrated uncertainty about how best to align the directions of the industry with public expectations. Although they felt that public education could be used to demonstrate the legitimacy of dairy practices, they also believed that the industry should strive to find compromises and work toward meeting public expectations. Deciding what animal welfare considerations (e.g., naturalness, affective states, or animal health) were most relevant was a challenge for the students, perhaps reflecting diverging messages received during their own education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».