Readability and content of online pet obesity information
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the readability of pet obesity information, document the presence and absence of types of pet obesity information, and perform comparisons between dog and cat obesity information content on websites. SAMPLE: 68 websites containing pet obesity content. PROCEDURES: Websites were systematically retrieved with a search engine and predefined search terms and phrases. For each website, pet obesity information was scored by use of 2 established readability tools: the simple measure of gobbledygook (SMOG) index and Flesch-Kincaid (FK) readability test. A directed content analysis was conducted with a codebook that assessed the presence or absence of 103 variables across 5 main topics related to pet obesity on each website. RESULTS: The mean reading grade levels determined with the SMOG index and FK readability test were 16.61 and 9.07, respectively. Instructions for weight measurement and body condition scoring were found infrequently, as were nonmodifiable risk factors. There was a greater focus on addressing obesity through dietary changes than through increasing physical activity. Few websites recommended regular follow-up appointments with veterinarians. Weight management information and the emphasis on owners' commitment to achieve their pet's weight loss targets differed among dog- and cat-focused websites. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Results indicated that pet obesity information on the studied websites was largely inaccessible to pet owners owing to the associated high reading grade levels. Readers of that information would benefit from clarification of information gaps along with provision of guidance regarding navigating online information and counseling on the importance of nutritional and dietary reassessments for individual pets performed by veterinarians.
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 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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».