How might the public contribute to the discussion on cattle welfare? Perspectives of veterinarians and animal scientists
Notice bibliographique
Résumé
Veterinarians and animal scientists can provide leadership on issues relevant to farm animal welfare, but perceptions of these stakeholders regarding societal expectations for welfare are underexplored. This study involved five focus groups of veterinarians and animal scientists (n = 50 in total), recruited at a European meeting focused on cattle welfare. Participants were invited to discuss topics related to cattle welfare and were prompted with questions to elicit their perspectives of public concerns and how the participants felt public input should be included when developing solutions. Discussions were moderated by trained facilitators, audio-recorded and transcribed, and transcripts analysed using reflexive thematic analysis. Ultimately, four primary themes were developed: (1) The public as concerned; (2) The public as ignorant; (3) The public as needing education; and (4) The public as helper or hindrance. Groups identified specific farming practices viewed as concerning to the public, including lack of pasture access, behavioural restriction, and painful procedures. Discussions about these concerns and the role of the public were often framed around the assumption that the public was ignorant about farming, and that this ignorance needed to be rectified through education. Participants were generally ambivalent in their beliefs regarding public contributions to solutions for farm animal welfare but suggested that consumers should pay more for products to help shoulder any costs of welfare improvements.
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 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 | 0,058 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,020 |
| Communication savante | 0,015 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».