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Enregistrement W4283757337 · doi:10.21825/vdt.84988

A survey on aquatic animal keeping practices for home aquariums during the COVID-19 pandemic

2022· article· en· W4283757337 sur OpenAlexaboutno aff
E. Koochaknejad, A. Ghazilou, K. Kor, H. Ershadifar

Notice bibliographique

RevueVlaams Diergeneeskundig Tijdschrift · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Economic shortageQuarter (Canadian coin)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Quarantine2019-20 coronavirus outbreakEnvironmental healthBusinessBiologyMedicineGeographyEcologyOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human–animal interactions can generate a variety of benefits for the psychological and physiological wellbeing of humans. Therefore, more people may prefer to keep pets (such as aquatic animals) during stressful events, like the COVID-19 pandemic. In this study, an international survey of aquarium keepers was conducted to assess their attitudes toward home aquariums during the COVID-19 pandemic. Over 80% of the respondents, irrespective of gender, age, employment status, number of owned aquariums, or aquarium maintenance experience, confirmed that aquariums have produced stress-relieving benefits during the COVID-19 pandemic. Approximately, one-quarter of home aquarium owners claimed to have bought more than 15 fish and 15 aquatic invertebrates since the beginning of the stay-at-home restrictions. The majority of the respondents confirmed that their aquarium(s) was/were properly maintained during these regulations, particularly compared to the years prior to the COVID-19 pandemic. To some extent, a shortage of supply of live foods affected the maintenance performance of home aquariums.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,819
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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