Strengthening Zooeyia: Understanding the Human-Animal Bond between Veterans Living with Comorbid Substance Use and Posttraumatic Stress Disorder and their Service Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Zooeyia includes the potential benefits that interactions and relationships with companion animals can bring to human health. These potential benefits have been grouped into four components to describe the means through which they may occur: pets as builders of social capital, agents of harm reduction, motivators for health behavior change, and active participants in treatment plans. This construct has been used to examine the human-animal bond (HAB) and understand animal-assisted interventions. It has not, however, been intentionally applied within the context of military Veterans with posttraumatic stress disorder and comorbid substance use paired with Service Dogs (SD). A qualitative approach to analysis using zooeyia was applied to data collected during an exploratory patient-oriented, time-series research design with Veterans teamed with SDs through a national holistic Canadian training program. All four components of zooeyia were present in the experiences of Veterans with SDs; SDs were builders of social capital, agents of harm reduction, motivators for health behavior change, and active participants in treatment plans. While Veterans working with SDs reported many benefits, the pairs also experienced specific complex challenges, beyond the expected concerns for a household pet. The human-animal relationship between Veterans in this study and their SDs, and the subsequent growing bond, is a key contributing component and step to the strengthening of zooeyia. This analysis of zooeyia extends our understanding of how SDs support veterans’ health, including better management of PTSD and problematic substance use. Because the HAB is reciprocal, this analysis also challenges One Health to recognize and embrace concerns for animal welfare.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».