Dog ownership, dog walking, and social capital
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evidence for social pathways to health benefits for dog owners appears positive but less well-developed. Our study aimed to estimate the differences in social capital by dog ownership and dog walking status among young-to-middle-aged adults and older adults in Japan. Data from 3606 residents living in Japan were used. Data on social capital, dog ownership, and dog walking were collected by questionnaires. Age-stratified multivariable linear regression models were used to estimate differences in social capital scores by dog ownership and dog walking status. Among young-to-middle-aged adults, the mean of the activities with neighbours score, adjusted for covariates, was significantly higher (p < 0.05) for the dog owner walkers group compared to the non-dog owners group. Among older adults, no significant differences in the marginal means of social capital scores were observed between the three groups of non-dog owners, dog owner non-walkers, and dog owner walkers. While the benefits of social capital for a healthy lifestyle have been well-documented, few means have been identified to intervene in social capital. Building on and expanding the known health benefits of dog ownership and dog walking, this study revealed modest support for the link between dog walking and activities with neighbours among young-to-middle-aged adults, but no meaningful associations were found for older adults. Additionally, no significant link was observed between dog walking and social cohesion among either age group. Future research can further improve the use of dog-based behavioural health interventions for fostering social capital.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».