Understanding the Benefits, Challenges, and the Role of Pet Ownership in the Daily Lives of Community-Dwelling Older Adults: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Human-animal interactions may positively impact the health and well-being of older adults. Considering about one third of community-dwelling older adults report owning a pet, better understanding the benefits, challenges, and the role of pet ownership may help support the relationships between older adults and their pets. This case study aims to better understand the role of pet ownership in the daily lives of older adults and explore the benefits and the challenges of owning a pet for this population. Interviews were conducted with Violet, a 77-year-old dog owner and her healthcare provider. Qualitative data were analyzed by two evaluators and validated by the participants. Both participants agree that the benefits outweigh the challenges for both the older adult and her pet. The benefits and challenges were the following: Violet, taking care of her dog (Jack), (1) could provide Violet with a sense of safety and positively influence her mood; (2) may introduce a slight fall risk; (3) includes financial costs to consider. Ensuring Jack's well-being is important for Violet and her dog benefits from Violet's continual presence and care. The findings suggest that improving the fit between characteristics of the owner and their pet may support the meaningful role of pet ownership within the context of aging-in-place.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».