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Enregistrement W3107750108 · doi:10.1057/s41599-020-00649-x

Human–dog relationships during the COVID-19 pandemic: booming dog adoption during social isolation

2020· article· en· W3107750108 sur OpenAlexaff
Liat Morgan, Alexandra Protopopova, Rune Isak Dupont Birkler, Beata Itin‐Shwartz, Gila A. Sutton, A. Gamliel, B. Yakobson, Tal Raz

Notice bibliographique

RevueHumanities and Social Sciences Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversities Federation for Animal Welfare
Mots-clésAbandonment (legal)Social isolationPandemicIsolation (microbiology)Social animalAnxietyPublic healthCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyFeelingLonelinessSocial distanceMental healthWell-beingEnvironmental healthSocial psychologyMedicinePolitical scienceDiseaseBiologyPsychiatryInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The recent COVID-19 pandemic led to uncertainty and severe health and economic concerns. Previous studies indicated that owning a companion animal, such as a dog or a cat, has benefits for good mental health. Interactions with animals may help with depression and anxiety, particularly under stress-prone conditions. Human–animal interactions may even improve peer-to-peer social relationships, as well as enhance feelings of respect, trust, and empathy between people. Interestingly, it has also been shown that stress and poor well-being of dog owners negatively affect the well-being of their companion animals. However, a dramatic increase in dog abandonment could potentially occur due to COVID-19 related health, economic and social stresses, as well as due to the inconclusive reports of companion animals being potential COVID-19 carriers. Such a scenario may lead to high costs and considerable public health risks. Accordingly, we hypothesized that the COVID-19 pandemic, and the related social isolation, might lead to dramatic changes in human–dog bidirectional relationships. Using unique prospective and retrospective datasets, our objectives were to investigate how people perceived and acted during the COVID-19 pandemic social isolation, in regards to dog adoption and abandonment; and to examine the bidirectional relationship between the well-being of dog owners and that of their dogs. Overall, according to our analysis, as the social isolation became more stringent during the pandemic, the interest in dog adoption and the adoption rate increased significantly, while abandonment did not change. Moreover, there was a clear association between an individual’s impaired quality of life and their perceptions of a parallel deterioration in the quality of life of their dogs and reports of new behavioral problems. As humans and dogs are both social animals, these findings suggest potential benefits of the human–dog relationships during the COVID-19 pandemic, in accordance with the One Welfare approach that implies that there is a bidirectional connection between the welfare and health of humans and non-human animals. As our climate continues to change, more disasters including pandemics will likely occur, highlighting the importance of research into crisis-driven changes in human–animal relationships.

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)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,287
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,130 · 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

Citations166
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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