Veterinary Student Knowledge, Attitudes, and Perspectives on Differing Viewpoints Regarding Pain Management After a Role-Play Case Study on Piglet Castration
Notice bibliographique
Résumé
Case studies can be valuable tools in veterinary curricula to help students develop critical thinking skills. Little research has investigated how cases can affect student attitudes on complex animal welfare issues. The objectives were to determine if a role-play case on piglet castration would affect veterinary students’ (a) ability and confidence in recalling scientific concepts regarding identification and management of pain in animals; (b) attitudes toward pigs, animal pain, and pain management; and (c) self-reflection on different viewpoints on pain and pain management in animals. First-year veterinary students enrolled in a core animal welfare course participated in a 4-week piglet castration case that included group assignments and role-playing. Students completed pre- and post-case quizzes and surveys ( n = 128), as well as a written reflection after the case ( n = 133). The effects of the case were assessed using quantitative (paired t-tests and Cochran's Q tests for quiz and survey responses) and qualitative (thematic analysis of written reflections) analyses. Students scored 8.6% higher on their post-case quiz and had slightly more positive attitudes toward pigs and the practicality of providing pain management for pigs after the case. Qualitative analysis of the written reflections revealed four main themes, including student preconceptions about pain in animals, flexibility or resistance to change their views on pain management, challenges associated with navigating different perspectives, and key takeaways from the case. Results indicate that role-play cases may help veterinary students learn about, and reflect on, complex animal welfare issues such as pain management.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».