Navigating challenges in applied animal behaviour and welfare research: A focus group study
Notice bibliographique
Résumé
Academics in applied animal behaviour and welfare science may face challenges while working within the constraints imposed by institutional and regulatory frameworks. However, to our knowledge, no studies have attempted to describe the nature of these difficulties and whether there are regional differences. This database contains the supplementary materials of a focus group study with 47 delegates attending the 56th Congress of the International Society of Applied Ethology (ISAE) held in Tallinn, Estonia, in August 2023. Participants represented 33 countries covering five continents. Using a semi-structured discussion guide, participants were encouraged to discuss their challenges, proposed solutions to the identified challenges, and the role international societies could play in overcoming some of these challenges. All focus group discussions were audio-recorded, transcribed and subjected to thematic analyses. Three main themes were identified: (1) the discipline of animal behaviour and welfare, (2) conducting and sharing research, and (3) researcher welfare and networking. Participants described numerous barriers hindering their research process, originating from within their academic institutions, local governments, and journal guidelines but also arising from prejudice and other personal challenges. Many of the challenges identified were shared among all participants, regardless of region, but specific socio-demographic groups more strongly voiced some issues. While solutions were difficult to identify, many participants communicated their willingness to collaborate as a first step to striving for solutions to the identified challenges.
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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 | 0,017 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».