Defining Terms Used for Animals Working in Support Roles for People with Support Needs
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».