Leashes, Litterboxes, and Lifelines: Exploring Volunteer-Based Pet Care Assistance Programs for Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
At the convergence of population aging and pet-ownership, community stakeholders are well-positioned to support older adults’ relationships with companion animals through age-related transitions in health and living arrangements. In this study’s setting, a volunteer-based pet care assistance program launched in 2017 to provide practical assistance with pet care for socially disadvantaged, community-dwelling older adults. This case study explored the impacts and feasibility of this and similar programs via (i) an Internet-based environmental scan to compare similar programs and (ii) qualitative interviews with a sampling of diverse community stakeholders ( n = 9). A small number of comparable international programs ( n = 16) were found. Among these, programs were delivered using a range of funding models; fewer than half involved collaborations across human social services and animal welfare sectors; and none addressed all dimensions of support offered by our local program. Analysis of qualitative interviews highlighted five major themes confirming the value of the volunteer-based approach and the importance of cross-sectoral collaborations in addressing older adults’ under-recognized pet care-related needs. Taken together, the findings confirmed the effectiveness of our local program model. Collaborative, cross-sectoral programs that target both human and companion animal well-being hold promise to reduce barriers to pet ownership that many disadvantaged older adults face. This unique approach leverages the health-promoting potential of human-animal relationships in ways that enhance quality of life for individuals, animal welfare, and age-friendliness of communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».