MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2780075349 · doi:10.1080/09638237.2017.1417551

Reducing university students’ stress through a drop-in canine-therapy program

2017· article· en· W2780075349 sur OpenAlexaffabout
John-Tyler Binfet, Holli‐Anne Passmore, Alex Cebry, Kathryn Struik, Carson McKay

Notice bibliographique

RevueJournal of Mental Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrop outPsychologyMedical educationMedicinePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increasingly colleges and universities are offering canine therapy to help students de-stress as a means of supporting students' emotional health and mental well-being. Despite the popularity of such programs, there remains a dearth of research attesting to their benefits. AIMS: Participants included 1960 students at a mid-size western Canadian University. The study's aims were to assess the stress-reducing effects of a weekly drop-in, canine-therapy program and to identify how long participants spent with therapy canines to reduce their stress. METHODS: Demographic information was gathered, length of visit documented and a visual analog scale (VAS) was used to assess entry and exit self-reports of stress. RESULTS: Participants' self-reported stress levels were significantly lower after the canine therapy intervention. Participants spent an average of 35 min per session. CONCLUSIONS: This study supports the use of drop-in, canine therapy as a means of reducing university students' stress. The findings hold applied significance for both counseling and animal therapy practitioners regarding the dose intervention participants seek to reduce their stress.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,402 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations93
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Mental HealthMême sujetHuman-Animal Interaction StudiesTravaux en français237 207