Portrayals of Canine Obesity in English-Language Newspapers and in Leading Veterinary Journals, 2000–2009: Implications for Animal Welfare Organizations and Veterinarians as Public Educators
Notice bibliographique
Résumé
In industrialized societies, more than 1 in 3 dogs and people currently qualify as overweight or obese. Experts in public health expect both these figures to rise. Although clinical treatment remains important, so are public perceptions and social norms. This article presents a thematic analysis of English-language mass media coverage on canine obesity from 2000 through 2009 and compares these results with a thematic analysis of articles on canine obesity in leading veterinary journals during the same time period. Drawing on Giddens's theory of structuration, this study identified articles that emphasized individual agency, environmental structure, or both as contributors to canine obesity. Comparisons with weight-related health problems in human populations were virtually absent from the veterinary sample. Although such comparisons were almost always present in the media sample, quotations from veterinarians and other spokespeople for the welfare of nonhuman animals emphasized the agency of individual caregivers (owners) over structural influences. Now that weight gain and obesity have been established as a pressing animal welfare problem, these results suggest a need for research and for interventions, such as media advocacy, that emphasize intersections between animal-owner agency, socioenvironmental determinants, and connections between animal welfare and human health.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».