Crucial but Neglected: Limited Availability of Animal Welfare Courses in Education of Wildlife Researchers
Notice bibliographique
Résumé
Animal welfare is a subject of increasing scientific and ethical concern in today's society, crucial for the well-being of animals used in research and the integrity of scientific data. Equipping researchers in the life science disciplines with a science-based knowledge of animal welfare, behaviour, physiology, and health is, therefore, essential. Nevertheless, previous studies evaluating animal welfare education focused on veterinary, laboratory, or farm animal science. Consequently, the aim of this study was, for the very first time, to map the prevalence of animal welfare courses in the university education of ecologists, wildlife biologists, and conservation managers in Europe, Canada, the USA, Australia, and New Zealand. A comprehensive assessment of 1548 universities was conducted, resulting in the identification of 596 relevant programs at the bachelor's and master's levels. Analysis of the curricula revealed that only 1% of the programs offered a formal course on animal welfare, while 65% provided courses on animal behaviour, 59% on animal physiology, and 34% on animal health. However, the majority of these courses were listed as electives rather than mandatory components of the programs. These results underscore the need for universities to incorporate more formal and obligatory education in animal welfare in order to better prepare future ecologists, wildlife biologists, and conservation managers for the challenges of working with wildlife.
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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 | 0,010 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».