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Enregistrement W4386743874 · doi:10.3390/ani13182907

Crucial but Neglected: Limited Availability of Animal Welfare Courses in Education of Wildlife Researchers

2023· article· en· W4386743874 sur OpenAlexaboutno aff
Miriam A. Zemanova

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWildlifeAnimal welfareBachelorWelfareCurriculumEngineering ethicsPolitical scienceEnvironmental ethicsMedical educationPsychologyMedicineEcologyEngineeringBiologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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