It Matters Who You Ask: Validity and Reliability of Animal Empathy Scoring Scales in Canadian Public and Participants in Beef Production
Notice bibliographique
Résumé
Reliable measurements are central to understanding animal-directed empathy. This research study utilizes data from two online surveys to evaluate the validity and reliability of measures of animal-directed empathy. The survey data was of (1) Canadians who have participated in beef cattle processing events (n = 812), and (2) members of the public from across Canada (n = 668). As a part of these surveys, individuals were asked 22 animal empathy score (AES) questions, and an additional 5 questions about livestock-directed empathy (LES). The AES correlated well with an 8-question short form (AES-SF) previously developed in other studies. Confirmatory factor analysis showed that the AES-SF structure was a good fit within the public responses but did not fit well with the responses of those participating in the beef industry. The reliability of the AES and AES-SF was high in the public population, but low in the population participating in beef cattle production. The LES fit well with the public responses, with high reliability and moderate correlation with AES; however, it did not fit well within the industry participant responses. Overall, the results support the use of AES-SF as a measure of animal-directed empathy within public populations. Measurement of this construct needs further development for individuals working directly with livestock species. Researchers should proceed with caution in using animal-directed psychometric measures validated with public populations, as evidence from this study suggests these measures have poor reliability and validity in populations of individuals working directly with livestock species.
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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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».