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Enregistrement W4252170537 · doi:10.32920/14637495.v1

The buffer effect of therapy dog exposure on stress reactivity in undergraduate students

2021· preprint· en· W4252170537 sur OpenAlexaff
Alexandra Fiocco, Anastasia M. Hunse

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStressorPsychologyAffect (linguistics)Clinical psychologyFight-or-flight responseStress (linguistics)Intervention (counseling)Animal-assisted therapyMedicinePet therapyAnimal welfarePsychiatryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stress is an insidious health risk that is commonly reported among university students. While research suggests that dog exposure may facilitate recovery from a stress response, little is known about the buffer effect of dog exposure on the stress response to a future stressor. This study examined whether interaction with a therapy dog could reduce the strength of the physiological stress response when exposed to a subsequent stressor. Sixty-one university students were randomly assigned to either a therapy dog (TD, n = 31) or a no-dog control (C, n = 30) group. The stress response was measured by electrodermal activity (EDA) in response to the Paced Auditory Serial Addition Test (PASAT). Participants also completed questionnaires that assessed pet attitude, general stress levels, and affect. Analyses of covariance (ANCOVAs) showed that increase in EDA was significantly more pronounced in the C group than in the TD group (p < 0.01). Pet attitudes did not modulate the buffer effect of therapy dog exposure. Results suggest that therapy dog exposure may buffer the stress response in university students, which has implications for the promotion of a viable stress management program on university campuses. Keywords: stress; therapy dog; intervention; human-animal interaction

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,357 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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