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Enregistrement W4289985711 · doi:10.3390/ani12151975

Defining Terms Used for Animals Working in Support Roles for People with Support Needs

2022· article· en· W4289985711 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchWestern UniversityUniversity of GuelphBrock University
Organismes subventionnairesCaring for our CountryAustralian Government
Mots-clésPsychologyCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nomenclature used to describe animals working in roles supporting people can be confusing. The same term may be used to describe different roles, or two terms may mean the same thing. This confusion is evident among researchers, practitioners, and end users. Because certain animal roles are provided with legal protections and/or government-funding support in some jurisdictions, it is necessary to clearly define the existing terms to avoid confusion. The aim of this paper is to provide operationalized definitions for nine terms, which would be useful in many world regions: "assistance animal", "companion animal", "educational/school support animal", "emotional support animal", "facility animal", "service animal", "skilled companion animal", "therapy animal", and "visiting/visitation animal". At the International Society for Anthrozoology (ISAZ) conferences in 2018 and 2020, over 100 delegates participated in workshops to define these terms, many of whom co-authored this paper. Through an iterative process, we have defined the nine terms and explained how they differ from each other. We recommend phasing out two terms (i.e., "skilled companion animal" and "service animal") due to overlap with other terms that could potentially exacerbate confusion. The implications for several regions of the world are discussed.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,304 · 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