Associations between the Psychological Characteristics of the Human–Dog Relationship and Oxytocin and Cortisol Levels
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to explore possible correlations between dog owners' relationships with their dogs, as measured with the Monash Dog Owner Relationship Scale (MDORS), and oxytocin and cortisol levels in both the owners and their dogs. Ten female owners of male Labrador Retrievers completed the MDORS. The scores obtained from the single items, subscales, and total score of the MDORS were calculated. Ten blood samples were collected from each dog owner and her dog during a 60-minute interaction. Blood samples were analyzed for oxytocin and cortisol by Enzyme Immuno Assay (EIA) and mean values of oxytocin and cortisol were calculated in both owners and dogs. The MDORS scores obtained were correlated with basal and mean oxytocin and cortisol levels. The correlation analysis revealed some relationships between the scores of items in the MDORS that reflect the character of the dog–owner-relationship and the owners' hormone levels. For example, higher oxytocin levels in the owners were associated with greater frequency in kissing their dogs (rs = 0.864, p = 0.001). Lower cortisol levels in the owners were associated with their perception that it will be more traumatic when their dog dies (rs = –0.730, p = 0.025). The correlation analysis also revealed some relationships between the scores of items in the MDORS and the dogs' hormone levels. For example, greater frequency in owners kissing their dogs was associated with higher oxytocin levels in the dogs (rs = 0.753, p = 0.029). Six items in the subscale Perceived Costs, as well as the subscale itself, correlated significantly with the dogs' oxytocin levels (rs = 0.820, p = 0.007), that is, the lower the perceived cost, the higher the dogs' oxytocin levels. In addition, significant correlations between the oxytocin levels of the owners and the dogs were demonstrated. Possible mechanisms behind these correlations are discussed. In conclusion, the scores of some items and the subscales of the MDORS correlated with oxytocin, and to a lesser extent cortisol, levels in both the owners and dogs.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».