Prévalence et facteurs de risque de l'obésité et du surpoids chez le chien : enquête en Australie et comparaison avec la situation en France
Notice bibliographique
Résumé
Between January and March 2017, a survey was conducted in the city of Sydney, Australia in two private veterinary clinics. The purpose of this survey was to gather information around the presumed risk factors of obesity and overweightedness in dogs (the owner’s profile, the dog’s way of living, profile, diet, and physical activity, and the owner’s perception of his dog’s body condition, as well as his relationship with him). A total of 426 privately owned dogs were covered by the survey. Statistical analyses of the results from 302 questionnaires were conducted to identify the prevalence, as well as risk factors, of obesity and overweightedness in the Australian canine population. The analysis results were then compared to those of a similar study found in the literature, highlighting the similarities and differences between them. In summary, the results from the dog population surveyed showed that dogs displaying the following attributes were more prone to becoming obese or overweight: having a dog aged 8 to 11, being a Labrador or Pug, being neutered, displaying a gluttonous behavior towards food, sick from allergies or endocrine disorders, not receiving any exercise, not going out for walks, receiving treats, fed ad-limitum, fed less than three times a day, living in a studio apartment, and those considered as a child or part of the family. The comparison between a French study conducted in France in 2003 in the Ecole Nationale Veterinaire d’Alfort, and this Australian study indicated certain risk factors act in the same way towards the overweight nature of dogs: the dog age, the neutered status and whether they are of pure or crossed breed.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».