An Examination of the Potential Role of Pet Ownership, Human Social Support and Pet Attachment in the Psychological Health of Individuals Living Alone
Notice bibliographique
Résumé
While researchers have examined the relationship between pet ownership and psychological health among individuals in the general population, the few studies that have examined the possible psychological health benefits of pet ownership for individuals living alone have primarily been conducted among subgroups such as seniors. Using a community sample of adults who were living alone, we hypothesized that pet ownership (pet vs. no pet), emotional attachment levels to pets, and human social support would interact to predict scores on measures of loneliness and depression. A sample of 132 Canadian dog and cat owners as well as non-owners who lived alone completed an on-line survey containing measures of human social support, emotional attachment to pets, loneliness, and depression. Results revealed that neither pet ownership nor attachment to pets predicted the loneliness or depression levels of individuals living alone. However, when we examined the interaction of pet ownership and human social support in the prediction of psychological health, simple effects revealed that dog owners with high levels of human social support were significantly less lonely than non-owners. Furthermore, when we examined the interaction of attachment and human social support in the prediction of psychological health, simple effects revealed that among pet owners with low levels of human social support, high attachment to pets predicted significantly higher scores on loneliness and depression. These findings highlight the complex nature of the relationship between pet ownership and psychological 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 | 0,000 | 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 ».