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Enregistrement W2904464774 · doi:10.4324/9781315784656-3

The Social Meanings of Pets: Alternative Roles for Companion Animals

2016· article· en· W2904464774 sur OpenAlexaff
Jean E. Veevers

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationVariety (cybernetics)PsychologySocial psychologySocial relationFunction (biology)Subject (documents)Quality (philosophy)Statement (logic)CommunicationEpistemologyPolitical scienceBiologyComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When companion animal interact closely with people, the roles they play may be categorized in terms of three major functions. The projective Junction involves the extent to which pets may serve as a symbolic extension of the self. The sociability function involves the role of pets in facilitating human-to-human interaction. The surrogate function involves the extent to which interaction with pets may supplement human-to-human interaction, or serve as a substitute for it. A person publicly identified with a companion animal makes a symbolic statement of their personality and self-image. Whether or not this process is intentional, the presence of a pet and the way it is treated become factors which are taken into account in the assessment of the social self. Pets facilitate interaction by being social lubricants. They provide a neutral subject of conversation, and perform a variety of functions as social catalysts. Since interaction with companion animals can approximate human companionship, the presence of pets may serve to supplement the benefits usually derived from the roles of friend, parent, spouse, or child. Alternatively, pets may serve as surrogate antagonists. In the extreme, interaction with companion animals may not only supplement human companionship, but may actually replace it. These three major functions are discussed with examples. Implications are noted for future research on companion animals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,013
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations109
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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