MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1966691885 · doi:10.2752/175303713x13636846944286

Walking Sole Mates: Dogs Motivating, Enabling and Supporting Guardians' Physical Activity

2013· article· en· W1966691885 sur OpenAlexafffund
Joan Higgins, Viviene A. Temple, Holly Murray, Ellen Kumm, Ryan E. Rhodes

Notice bibliographique

RevueAnthrozoös · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Victoria
Mots-clésHUBzeroAnimal-assisted therapyAnimal welfarePet therapyPsychologyIntervention (counseling)HappinessPhysical activityHealth benefitsSocial psychologyMedicinePhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dog walking is receiving increasing attention in the public health literature as a strategy to improve dog guardians' physical activity levels. Quantitative research suggests that dog guardians walk more often and for longer than non dog-guardians, and offers suggestions as to the reasons for these differences. The purpose of this study was to qualitatively explore dog guardians' walking practices and relationships with their dogs, to better understand how and why dog walking might become an intervention point to enhance physical activity levels. Five focus groups and two interviews were conducted with 16 adult dog guardians. Following an initial analysis of the results, 10 additional dog guardians were individually interviewed to review and confirm the findings. Four themes emerged to explain the dog-walking phenomenon: Transcending the human–animal distinction; Dogs as walking sole mates; Activity/health benefits; and Dogs as social conduits. We argue that an empathetic stance benefits dog guardians because, as valued family members whose health and happiness they are responsible for, their canine companions serve to motivate, enable, and sustain walking behaviors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnthrozoösMême sujetHuman-Animal Interaction StudiesTravaux en français237 207