Pet Humanisation and Related Grief: Development and Validation of a Structured Questionnaire Instrument to Evaluate Grief in People Who Have Lost a Companion Dog
Notice bibliographique
Résumé
People often develop strong emotional connections with their dogs and consider them to be members of the family. The purpose of this study was to develop a novel validated tool, the Mourning Dog Questionnaire, to recognise and evaluate the mourning process in people who have lost a dog. The research model was based on a grid of five different questionnaires: the Pet Bereavement Questionnaire, the Lexington Attachment to Pets Scale, the Animal-Human Continuity Scale, the Positivity Scale, and the Testoni Death Representation Scale. The Italian version of the survey was posted on social networks. A sample of 369 Italian dog owners filled in the questionnaire (mean age ± SD 42.00 ± 10.70 years). Reliability indices were good for all instruments. The total scores of the five questionnaires correlated with each other. The results from the Mourning Dog Questionnaire support the negative view of life after the death of a pet and people's tendency to humanise their pet, since dog owners perceived animals no differently from humans in terms of emotions, needs and legal rights. Findings arising from the use of the Mourning Dog Questionnaire will help the implementation of rationality-based strategies to improve the wellbeing, resilience and quality of life of people in the world experiencing the loss of a pet.
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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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».