Enhancing Veterinary Education Through a Novel Animal Welfare and Behavior Course at a New Veterinary University
Notice bibliographique
Résumé
Proficiency in animal welfare is among the core competencies of graduating veterinary students. With growing societal concern surrounding welfare topics, it is imperative that veterinarians are knowledgeable advocates for animals’ welfare. However, animal welfare has not been consistently integrated into veterinary school curricula; some studies suggest that existing courses may not have achieved their intended outcomes. This study aimed to evaluate incoming veterinary students’ perceptions regarding animal welfare before and after completing a newly developed first-semester course in animal welfare and behavior. Perceptions were assessed through an anonymous, voluntary questionnaire containing 40 individual statements gauging students’ concern for animal welfare. A “total welfare concern” (TWC) score, indicative of predilection toward animal welfare, was calculated for each student based on responses collected before (PRE), after (POST), and 2.5 years after (LAST) course completion. A total of 105 students completed the PRE questionnaire, 81 completed the POST, and 59 completed the LAST. The Wilcoxon signed-rank test for matched pairs was used to compare median TWC scores between matched PRE, POST, and LAST data points. Results showed that the median TWC score increased from PRE to POST ( n = 69, p < .001) and from PRE to LAST ( n = 32; p < .001), with no significant difference between POST and LAST ( n = 32; p = .64). These findings suggest that students’ attitudes toward animal welfare and empathy toward animals increased after the course and remained elevated throughout their education. This novel first-semester course appears to have provided students with a foundation and evaluative framework for continued attentiveness to animal welfare.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».