“AWECoP has made my teaching experience so much better!” – Creating community and improving teaching practice through an Animal Welfare Education Community of Practice (AWECoP)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An animal welfare education community of practice (AWECoP) for those teaching animal welfare science, applied ethology, and/or animal ethics was created to develop a dialogue amongst educators within the field of animal welfare science. The purpose of this paper is to describe the history, objectives, and members’ experiences within this community. AWECoP hosts 6–8 meetings annually for members to discuss topics relevant to our community and exchange teaching resources; within its first two years, the community has grown to 121 members representing approximately 70 institutions across six continents. A 12-question, mixed-method survey was distributed to capture member demographics, engagement with AWECoP, motivations for joining, and self-evaluation of AWECoP’s impacts. Quantitative data from the survey are presented descriptively, while reflexive thematic analysis was applied to the qualitative data. Survey respondents (n = 54) felt that AWECoP is a vital community and safe space for members to share their ideas and receive feedback, inspiration, information, and resources regarding subject-specific and broader pedagogical topics. As a result, a majority experienced professional (e.g. development of new contacts) and personal (e.g. increased feeling of belonging in their field) benefits, as well as impacts realised in their teaching practice. We conclude with an examination of challenges faced in ensuring AWECoP remains accessible to a growing membership and offer recommendations for facilitating similar communities to support fellowship and training in the teaching of animal welfare and related disciplines.
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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 | 0,030 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».