Did the COVID-19 Pandemic Spark a Public Interest in Pet Adoption?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to determine if there has been an increase of global interest on pet adoption immediately after the WHO declaration of the pandemic and if the effect has been sustainable in 8 months on. We conducted a Google Trends search using keywords related to pet adoption. Relative search volume (RSV) was scored between 0 and 100 for the lowest and the highest, respectively. Top countries contributing to the dataset included Australia, the United States, Canada, New Zealand, the United Kingdom, Singapore, the Philippines, and Malaysia. From 2015 through 2020, the worldwide RSV for the categories of pet, dog and cat adoption peaked between April and May 2020, the early epidemic phase of the pandemic. These were significantly higher than the 5-year worldwide average RSV for all three categories ( P = 0.001). Comparing to the same period in 2019, the RSV ratio (2020/2019) for both dog and cat adoption increased by up to 250%. Nonetheless, the RSV for dog adoption has been decreasing since July 2020 and returned to the 5-year average by December 2020. In contrast, the interest in cat adoption remained sustainably high, possibly reflecting the feline acclimation to indoor living. In conclusion, the global interest in pet adoptions surged in the early phase of the pandemic but not sustainable. With the launch of COVID-19 vaccines, there is a concern for separation anxiety and possible abandonment of these newly adopted pets when the owners would leave their homes for work in the future.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle