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Enregistrement W4224098382 · doi:10.3389/fvets.2022.857634

Reasons for Guardian-Relinquishment of Dogs to Shelters: Animal and Regional Predictors in British Columbia, Canada

2022· article· en· W4224098382 sur OpenAlexafffundabout
Bailey H. Eagan, Emilia Gordon, Alexandra Protopopova

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensPositive Living Society of British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAnimal welfareGuardianHUBzeroVeterinary medicineGeographyMedicinePet therapyBiologyPolitical scienceLawEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dogs are relinquished to animal shelters for animal-related or guardian-related reasons. Understanding what drives relinquishment patterns is essential for informing intervention opportunities to keep animals with their guardians. Whereas, overall reasons for relinquishment in a given shelter system have been well explored, analysis of human and animal predictors of relinquishingfor a specific reasonhas not been previously attempted. We used characteristics of relinquishment including year, population of the relinquishing guardian's region, health status of the dog, breed, age group, weight, and sex to predict reasons for dog relinquishment to British Columbia (BC) Society for the Prevention of Cruelty to Animals (SPCA) shelters across BC between 2008 and 2019 (n= 32,081). Relinquishment trends for puppies and adult dogs were also viewed and described. From 2008–2019, the proportion of dogs relinquished relative to total intake remained consistent (range: 31–35%). Primary reasons reported by guardians were having too many dogs (19%), housing issues (17%), personal issues (15%), financial issues (10%), dog behavior (10%), and guardian health (8%). Over years, an increasing proportion of dogs were relinquished for the reason “too many” (OR = 1.16, 95% CI, 1.10–1.23,p< 0.001) and “behavior” (OR = 1.34, 95% CI, 1.26–1.43,p< 0.001), while a decreasing proportion were relinquished due to financial problems (OR = 0.94, 95% CI, 0.88–1.00,p= 0.047). Being a puppy, mixed breed, small, and from a small or medium population center predicted the reason “too many.” Being a senior, Healthy, or from a medium or large population center predicted the reason “housing issues.” Being a non-puppy, Healthy dog in a large population center predicted the reason “personal issues.” Being a puppy, non-Healthy, female, and from a large population center predicted the reason “financial issues.” Being a larger young adult or adult and Healthy predicted the reason “dog behavior.” Being an adult or senior small dog from a small population center predicted the reason “guardian health.” Particularly promising region-specific intervention opportunities include efforts to prevent too many animals in small population centers, improvement of pet-inclusive housing in large population centers, and providing animal care support in large population centers. Accessible veterinary services, including low-cost or subsidized care, likely benefit dog retention across BC.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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