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Enregistrement W2169247063 · doi:10.1186/1746-6148-7-74

Estimation of the number and demographics of companion dogs in the UK

2011· article· en· W2169247063 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueBMC Veterinary Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilJoint Information Systems CommitteeRoyal SocietyRoyal Society for the Prevention of Cruelty to Animals
Mots-clésBreedDemographicsPopulationClubVeterinary medicineEstimationMedicineDemographyGeographyEnvironmental healthBiologyAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Current estimates of the UK dog population vary, contain potential sources of bias and are based on expensive, large scale, public surveys. Here, we evaluate the potential of a variety of sources for estimation and monitoring of the companion dog population in the UK and associated demographic information. The sources considered were: a public survey; veterinary practices; pet insurance companies; micro-chip records; Kennel Club registrations; and the Pet Travel Scheme. The public survey and subpopulation estimates from veterinary practices, pet insurance companies and Kennel Club registrations, were combined to generate distinct estimates of the UK owned dog population using a Bayesian approach. RESULTS: We estimated there are 9.4 (95% CI: 8.1-11.5) million companion dogs in the UK according to the public survey alone, which is similar to other recent estimates. The population was judged to be over-estimated by combining the public and veterinary surveys (16.4, 95% CI: 12.5-21.5 million) and under-estimated by combining the public survey and insured dog numbers (4.8, 95% CI: 3.6-6.9 million). An estimate based on combining the public survey and Kennel Club registered dogs was 7.1 (95% CI: 4.5-12.9) million. Based on Bayesian estimations, 77 (95% CI: 62-92)% of the UK dog population were registered at a veterinary practice; 42 (95% CI: 29-55)% of dogs were insured; and 29 (95% CI: 17-43)% of dogs were Kennel Club registered. Breed demographics suggested the Labrador was consistently the most popular breed registered in micro-chip records, with the Kennel Club and with J. Sainsbury's PLC pet insurance. A comparison of the demographics between these sources suggested that popular working breeds were under-represented and certain toy, utility and miniature breeds were over- represented in the Kennel Club registrations. Density maps were produced from micro-chip records based on the geographical distribution of dogs. CONCLUSIONS: A list containing the breed of each insured dog was provided by J. Sainsbury's PLC pet insurance without any accompanying information about the dog or owner.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,230
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,234 · 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