Intervention Mapping to Develop a Print Resource for Dog-Walking Promotion in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Promoting dog walking among dog owners is consistent with One Health, which focuses on the mutual health benefits of the human-animal relationship for people and animals. In this study, we used intervention mapping (a framework to develop programs and resources for health promotion) to develop a clearer understanding of the determinants of dog walking to develop curricular and educational resources for promoting regular dog walking among dog owners. Twenty-six adult dog owners in Ontario participated in a semi-structured interview about dog walking in 2014. Thematic analysis entailing open, axial, and selective coding was conducted. Among the reasons why the participating dog owners walk their dog were the obligation to the dog, the motivation from the dog, self-efficacy, the dog's health, the owner's health, socialization, a well-behaved dog, and having a routine. The main barriers to dog walking were weather, lack of time, the dog's behavior while walking, and feeling unsafe. We compared interview results to findings in previous studies of dog walking to create a list of determinants of dog walking that we used to create a matrix of change objectives. Based on these results, we developed a print resource to promote regular dog walking among dog owners. The findings can be used by veterinary educators to inform course content that specifically educates veterinary students on the promotion of dog walking among dog owners and the benefits to both humans and animals. The study also offers veterinarians a further understanding upon which to initiate a conversation and develop educational resources for promoting regular dog walking among dog-owning clients.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».