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Enregistrement W4312460283 · doi:10.1079/hai.2018.0011

An Examination of the Possible Physical Activity and Short-Term Health Benefits Associated With Dog Walking

2018· article· en· W4312460283 sur OpenAlexaffabout
Nikolina M. Duvall Antonacopoulos, Timothy A. Pychyl

Notice bibliographique

RevueHuman-animal interaction bulletin · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoodHealth benefitsPsychologyPhysical healthPhysical therapyGerontologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationMental healthSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The purpose of this study was to examine whether dog walking is beneficial for dog owners’ health by providing sufficient physical activity for health benefits and improving their psychological health immediately after dog walking. The sample was comprised of 61 dog walkers who wore an accelerometer for one week on all of their dog walks and completed seven visual analogue scales assessing their psychological health before and after each of their dog walks. Slightly more than half of the time spent dog walking was at the moderate- to vigorous-intensity level recommended for health benefits. Furthermore, through dog walking alone, approximately two in five dog walkers met Canada’s 150-minute physical activity guideline for health benefits. Analyses comparing dog walkers’ psychological health before and after their dog walks revealed an improvement on six out of seven psychological health measures. Dog walkers felt less stressed after walking their dog and experienced an increase in their energy, self-esteem, social life satisfaction and overall life satisfaction as well as a more positive mood. Taken together, these findings provide objective evidence that dog walking is a viable means of attaining the physical activity needed for health benefits and highlight the need to further explore the short-term health benefits of dog walking.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,333 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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