One Health: Fostering Hope for Older Adults and Homeless Companion Animals
Notice bibliographique
Résumé
The One Health model proposes that human and nonhuman animal health be addressed in tandem, considering the well-being of both, and even including the environment. However, in practice One Health initiatives usually focus on animals as disease carriers. This paper is innovative because it extends the application of the One Health model to human and nonhuman animal well-being and mental health. One of the most challenging issues in non-human animal welfare is the management of unwanted, abandoned, and feral animals. Many of these animals will end up in a shelter or a rescue, and whether they leave alive is often a reflection of their behavior in the shelter/rescue. Research reviewed here demonstrates that innovative programs in shelters, such as foster programs or standardized training to enable volunteers to assist shelter animals to engage in behavior modification, increase the likelihood of nonhuman animals leaving a shelter alive. The more safe and expertly guided socialization opportunities these nonhuman animals have, the better their chances are of finding a permanent home. Older adults with a lifetime of experience caring for nonhuman animals are an untapped resource for shelters/rescues. Given the well-established research that documents the positive influence of nonhuman companions on human health and well-being, it is suggested here that recruiting older adults to volunteer and/or foster shelter animals would create better outcomes for both groups. By expanding One Health initiatives to include those that enhance the well-being of both human and nonhuman animals, there is potential for a positive impact on physical, mental, and survival outcomes.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».