113 Owner Dietary and Exercise Regimens Influence Perception of Ideal Body Weight in Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increasing prevalence of canine obesity across the globe has become the number one health concern for dogs. Part of the problem may be the way owner’s perceive their dog’s body weight. The goal of the current survey was to assess what variables, related to both owner and dog’s feeding and exercising practices, were predictive of the owner’s perception of their dog’s body weight across North America (Canada and the United States) and Europe (France, the United Kingdom and Germany). The online survey was distributed by Qualtrics (Qualtrics XM, Utah, USA) in June 2020. A total of 3,298 responses were collected and were equally distributed across country and sex of respondent. Multinomial logistic regression was performed in SPSS Statistics (Version 26, IBM Corp, North Castle, New York, USA). More than 85% of respondents reported that they believe their dog is an ideal body weight. Results from logistic regression suggest that owners of younger dogs (0–2 years) are 5 times more likely to believe their dog is an ideal body weight compared to older dogs (over 11 years; P < 0.0001). Respondents who selected that they perform vigorous exercise, themselves, less often than 4 days per week were less likely to believe that their dog is an ideal body weight compared to those who reported vigorously exercising for more than 5 days per week (P < 0.05). Finally those who reported feeding their dog a fixed amount of food were more likely to believe their dog is an ideal body weight (P = 0.044) while those who reported restricting their dogs food intake to control weight were less likely to believe their dog is an ideal body weight (P < 0.0001). Overall, both human and dog dietary and exercise routines were predictive of a dog owner’s perception of their dogs body weight.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».