A survey of animal welfare experts and practicing veterinarians to identify and explore key factors thought to influence canine and feline welfare in relation to veterinary care
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Veterinary care is important for maintaining companion animal health; however, it also has the potential to impact other aspects of patient welfare. To investigate factors related to veterinary care that are likely to influence canine and feline welfare, animal welfare researchers, veterinarians with an expertise in animal welfare, and Canadian and American companion and mixed animal veterinarians were invited to participate in a three-stage online survey. Participants were asked to do the following: i) identify factors related to the veterinary experience that impact patient welfare; ii) rate the relative impact of each factor; and iii) gauge the feasibility of measuring and improving each factor. Overall, 78 participants identified 85 factors that impact animal welfare in the clinic (eg restraint techniques) and home environment (eg advice regarding behaviour and training). Among factors, seven themes emerged: physical environment of the clinic; routine animal care provided by veterinary team members (‘staff); interactions between the patient, staff, and client; clinic management; medical and surgical procedures; staff attitudes and education; and communication between the veterinarian and client. Mean relative impact scores ranged from 1.0 to 3.8 on a five-point scale (0-4), with 70% of factors receiving a score greater than 3. Most participants (> 80%) agreed that 68% of the identified factors could be feasibly improved in an average veterinary clinic and that 43% of the factors could be feasibly measured during a welfare assessment. These results identify key areas where veterinary care may impact the welfare of canine and feline patients and highlight priority areas where assessment and improvement are possible.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle