Unwanted Scratching Behavior in Cats: Influence of Management Strategies and Cat and Owner Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Despite scratching behavior in owned domestic cats being a self-motivated and natural behavior, it is commonly reported as a behavior problem by owners when it results in damage to household items. The objectives of this study were to use a cross-sectional survey targeting cat owners within the United States and Canada, to explore perspectives on cat scratching behavior and management strategies, as well as identify factors that influence the performance of inappropriate scratching behavior in the household. A total of 2465 cat owners participated in the survey and three mixed logistic regression models were generated to explore associations between (1) cat demographic factors, (2) provisions of enrichment, and (3) owner demographic and management factors with owner reports of problematic scratching. In this convenience sample, inappropriate scratching was reported by 58% of cat owners. Owner perspectives and management strategies aligned with current recommendations as they preferred to use appropriate surfaces (e.g., cat trees) and training to manage scratching as opposed to surrendering, euthanizing, or declawing. Logistic regression results found fewer reports of unwanted scratching behavior if owners provide enrichment (flat scratching surfaces (p = 0.037), sisal rope (p < 0.0001), and outdoor access (p = 0.01)), reward the use of appropriate scratching objects (p = 0.007), apply attractant to preferred items (p < 0.0001), restrict access to unwanted items (p < 0.0001), provide additional scratching posts (p < 0.0001), and if their cat is 7 years of age or older (p < 0.00001). Whereas if owners use verbal (p < 0.0001) or physical correction (p = 0.007) there were higher reports of unwanted scratching. Results suggest that damage to household items from scratching behavior is related to management strategies owners employ, and these findings can be used to support owner education in mitigation and prevention of inappropriate scratching.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».