An observational study of pet feeding practices and how these have changed between 2008 and 2018
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pet owners have many feeding options, some may be considered unconventional by veterinary practitioners. Provision of appropriate nutrition is a basic requirement, with adverse health outcomes possible when a pet diet is inadequate. OBJECTIVE: To capture dog and cat feeding practices, with a special focus on countries with large English-speaking populations, and to compare with data published over the previous 10 years. METHODS: An electronic questionnaire was provided for dog and cat owners online. Responses were analysed using descriptive statistics, and comparisons made with data from nine peer-reviewed articles published over the previous 10 years. RESULTS: Responses from 3673 English-speaking dog and cat owners in Australia, Canada, New Zealand, the UK and the USA were included. In previous publications, conventional (commercial, heat-processed) products were the predominant method of feeding. In recent publications, feeding unconventional (raw, homemade, vegetarian) diets appeared more prevalent. In the present study, most (79 per cent dogs, 90 per cent cats) pets were offered conventional food. However a few (13 per cent dogs, 32 per cent cats) pets were fed conventional foods exclusively. Many pets were offered homemade (64 per cent dogs, 46 per cent cats) and/or raw (66 per cent dogs, 53 per cent cats) foods. Different feeding practices were associated with geographical location. CONCLUSION: As an increased risk of nutrient insufficiency and associated conditions have been attributed to unconventional feeding practices, veterinarians must be aware of pet feeding trends and educate clients about the nutritional needs of companion animals.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».