Interviews with Indian Animal Shelter Staff: Similarities and Differences in Challenges and Resiliency Factors Compared to Western Counterparts
Notice bibliographique
Résumé
Animal shelters in India are at the forefront of efforts to improve free-ranging dog welfare and tackle animal overpopulation. In terms of cultural and political context, access to resources, and public health challenges, they operate in a very different environment than Western counterparts. Despite these distinctions, current sheltering literature is largely centered around countries such as the United States. The goal of this exploratory study was to examine the experiences of Indian animal shelter staff. Researchers conducted ten semi-structured interviews, in a mix of Hindi and English, with managers, veterinary nurses, and animal caretakers from three shelters. Using thematic analysis, shelter challenges as well as resiliency factors that enable staff to cope with these challenges were identified. Key challenges were inadequate funding, community conflict, and high intake numbers. Resiliency factors included flexibility, duty of care, co-worker relationships, and understanding animal needs. The results of this qualitative study revealed that the experiences of shelter staff are shaped by social, political, and cultural factors and that there is a need for further, context specific research on Indian sheltering rather than only relying on Western perspectives.
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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 ».