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Enregistrement W4293104216 · doi:10.1371/journal.pone.0272299

Jog with your dog: Dog owner exercise routines predict dog exercise routines and perception of ideal body weight

2022· article· en· W4293104216 sur OpenAlexaffabout
Sydney Banton, Mike von Massow, Júlia Guazzelli Pezzali, Adronie Verbrugghe, Anna K. Shoveller

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightMultinomial logistic regressionMedicineObesityDemographyLogistic regressionBody weightGerontologyPsychologyStatisticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canine obesity is becoming an increasingly prevalent concern among companion animal veterinarians and professionals alike. A number of sociodemographic, dietary, and exercise related variables have been shown to be predictive of a dog's bodyweight, however, all previous surveys designed to address these variables have been focussed on only one area of the world at a time. The objective of this survey was to investigate how an owner's exercise routine influences their dog's exercise routine and which of the owner's dietary and exercise habits influence their perception of their dog's body weight. The survey included respondents across France, Germany, the United Kingdom, Canada and the United States. The survey was distributed online via Qualtrics (Qualtrics XM, Utah, USA) and a total of 3,298 responses were collected, equally distributed across country and between sexes. Comparison of column proportions and multinomial logistic regression were performed in SPSS Statistics (Version 26, IBM Corp, North Castle, New York, USA). Respondents from Germany were more likely to exercise their dog for a longer amount of time, rank the importance of exercise as extremely important, report that their dog is an ideal body weight, and were less likely to report that someone (including a veterinarian) had told them their dog was overweight. Results from linear regression revealed that those who had been told their dog was overweight, those who restrict their dog's food intake to control weight, those who select a weight control diet and those who give their dog more other foods (treats, table scraps, fruits/vegetables) on a daily basis were all less likely to believe that their dog is an ideal body weight. In contrast, only those who reported doing more vigorous exercise themselves or those who reported that their dog performs vigorous exercise were more likely to believe that their dog is an ideal body weight. The results highlight owner's perceptions of healthy weight and the role of nutrition and exercise. Owner's intentions and attitudes towards the value of exercise and promoting an ideal body weight in their dog should be explored, but may require a One Health approach to ensure successful weight management among both dogs and their owners.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,373
Score d'incertitude au seuil0,693

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,256 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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