The application of citizen science to an undergraduate research project on canine cognition
Notice bibliographique
Résumé
Animal research provides meaningful insight into animals' skills and abilities, further enhancing our care for and understanding of them. However, performing authentic animal research in an undergraduate class is difficult because of cost and limited resources. One solution to this challenge is citizen science. Citizen science is a form of research conducted by members of the public who perform experiments and gather information for researchers, allowing for wide-scale data collection with minimal cost associations. Thus, an experiment using the citizen science approach was performed in Animal Bioscience 360 at the University of Saskatchewan to determine if there were cognitive differences in groups of dogs. Teams of two students performed cognition tests on their own dogs and tested four aspects of cognitive ability: memory, object permanence, perspective-taking, and response to human cues. Together, the class tested 42 dogs and uploaded the experimental data to Excel. Students developed hypotheses to test whether dogs differing in age, gender, breed, obedience training, or household status had different cognitive profiles. There were no significant differences in cognition except that dogs living in single-dog households yawned significantly more often in response to human yawning than multi-dog households (P ≤ 0.05). The citizen science approach provided 61 students with an authentic research experience and improved their writing and numeracy skills. Undergraduate research experience assists in practical skill development, improved academic performance, and degree completion. Citizen science enhances participants' knowledge of the research area and provides a level of transparency toward scientific research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».