Perception of Animal Welfare and Animal Abuse among Veterinary Students: Role of Individual and Sociodemographic Factors
Notice bibliographique
Résumé
Animal welfare and animal abuse, although measurable, exhibit a high degree of subjectivity that conditions how they are perceived and the level of sensitivity. Both elements are influenced by individual and sociodemographic factors. To determine the perception of animal welfare among veterinary students and to study the main sociodemographic factors influencing the assessment of animal welfare. To evaluate animal welfare perception at the University of Las Palmas de Gran Canaria's Faculty of Veterinary Medicine, a 20-question survey was deployed via the Google Surveys platform. Distributed across all academic years, it was facilitated with QR codes located within the faculty premises. The data collection occurred from November 1, 2022, to November 30, 2022. A total of 223 students responded the questionnaire about perception of animal abuse, which represents 56.3% of the total enrollment in the academic year 2022-2023. Sensitivity to animal welfare, including academic training on how to respond to animal abuse, increased as students progressed through their studies. However, as students approached the end of their studies, they became less willing to make voluntary efforts. The profile of the veterinary student least sensitive to animal abuse appeared to be men without dogs who reside in rural habitats and have family members involved in hunting or fishing. We propose the implementation of intensive courses on animal welfare throughout the veterinary curriculum, along with an understanding of the veterinarian's role in reporting animal abuse. This approach aims to foster a foundation of critical awareness and commitment to animals.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».