Rejections in an non-purpose bred assistance dog population: Reasons, consequences and methods for screening
Notice bibliographique
Résumé
Assistance dogs aid people with various impairments on a daily basis. To become an assistance dog, a strict selection procedure and intensive training period must be successfully completed. Consequently, not every dog acquired for this purpose, becomes an assistance dog. The purpose of this study was to investigate reasons for failure and the financial consequences thereof for assistance dog associations that do not have a dedicated breeding program for their dogs. Data were collected for a total of 537 dogs enlisted between 2001 and 2015 and purchased out of the general dog population by five Belgian assistance dog associations. Only 60 percent of the dogs actually became an assistance dog and the main reasons for failure were related to undesirable behavioural characteristics and orthopaedic disorders. The estimated average financial loss per rejected dog was found to be 10524 euro. A detailed comparison of the two most popular breeds (Golden Retriever and Labrador Retriever) within the guide dogs and mobility assistance dogs revealed no significant difference in probability of successfully completing the training. However, a comparison of orthopaedic screening methods revealed a higher rejection with computed tomography for elbow dysplasia and laxity-based radiographical techniques for hip dysplasia compared to radiography and the standard ventrodorsal hip extend radiograph alone, respectively. Based on these results, we provide several suggestions to increase the probability of success.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».