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Enregistrement W2191935467 · doi:10.15453/0191-5096.3771

Effects of Companion Animal Ownership among Canadian Street-involved Youth: A Qualitative Analysis

2013· article· en· W2191935467 sur OpenAlexaffabout
Michelle Lem, Jason B. Coe, Derek B. Haley, Elizabeth A. Stone, William O’Grady

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sociology & Social Welfare · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompanion animalQualitative researchPerspective (graphical)Animal-assisted therapyAnimal welfareQualitative analysisService providerPsychologyTheme (computing)Service (business)Social psychologyPet therapySociologyBusinessMarketingSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, approximately 150,000 youth are homeless on any given night, and many have companion animals. Through a series of semi-structured interviews, this qualitative study explored the issues and effects of companion animal ownership among street-involved youth from the perspective of the youth themselves. "Pet before self" was the substantive theme, with first level sub-themes of "physical" and "emotional" effects. Previously unidentified findings include benefits of having a companion animal, such as creating structure and routine and decreasing use of drugs. Loss of the companion animal was a negative effect. Youth consistently reported making choices to stay with their animal regardless of liabilities for their own health or success. Service providers should understand and support the significant human-animal bond that can exist for these homeless youth.

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 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,992

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, 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

Citations39
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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