A survey of urban Canadian animal control practices : the effect of enforcement and resourcing on the reported dog bite rate
Notice bibliographique
Résumé
Dog bites are a serious cause of human injury. Data from the United States of America indicate that about 1.8% of people receive bites each year, and the rate is thought to be increasing disproportionately faster than the dog population. The Canadian dog bite issue is not well documented although it is a public safety concern. Increased enforcement, education and breed-specific legislation have been used in attempts to lower dog bite incidence. However, the decentralization of the animal control system in Canada, the lack of standardized terms, and the lack of mandated reporting have resulted in unreliable information from which to evaluate the effectiveness of the strategies. The purposes of this exploratory study were to identify the reported dog bite rate in urban Canadian jurisdictions and to identify animal control strategies that may effectively reduce dog bite incidence. Thirty-six municipalities responded to a questionnaire about animal control resourcing, enforcement, and reported dog bites. The study found a median of 1.8 reported dog bites per 10,000 people, far below the number of “non-household” dog bites (bites caused by dogs not known to the victim) expected on the basis of other studies. Enforcement activities varied widely between municipalities, with some distinct regional differences. Contrary to initial expectations, the reported dog bite rate was positively correlated with most indicators of enforcement. This positive correlation is probably due to a greater proportion of bites being reported in municipalities with more active enforcement. However, municipalities with very high ticketing rates had far fewer reported dog bites than would be expected based on the linear relationships. The results are best explained by a regression of reported dog bites on ticketing rate consisting of a positive linear component and negative quadratic component. Increased ticketing appears to have increased the reporting rate (causing a positive linear regression) and reduced the actual rate of biting (causing a negative quadratic regression), at least when enforcement was high. Within the limitations of this study, the data provided no evidence to suggest that breed-specific legislation is effective in reducing the rate of reported dog bites.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».