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Enregistrement W4361004850 · doi:10.3390/ijerph20075272

Reimagining Healthcare: Human–Animal Bond Support as a Primary, Secondary, and Tertiary Public Health Intervention

2023· article· en· W4361004850 sur OpenAlexaboutno aff
Janet Hoy-Gerlach, Lisa Townsend

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthCharterIntervention (counseling)Psychological interventionPublic sectorHealth careInternational healthPolitical sciencePublic relationsHealth promotionMedicineGerontologyNursingLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of human-animal support services (HASS)-services provided to help keep people and their companion animals together-in the United States has been driven by two global public health crises. Despite such impetuses and an increasing recognition of One Health approaches, HASS are generally not recognized as public health interventions. The Ottawa Charter, defining health as well-being and resources for living and calling for cross-sector action to advance such, provides a clear rationale for locating HASS within a public health framework. Drawing from Ottawa Charter tenets and using the United States as a case study, we: (1) recognize and explicate HASS as public health resources for human and animal well-being and (2) delineate examples of HASS within the three-tiered public health intervention framework. HASS examples situated in the three-tier framework reveal a public health continuum for symbiotic well-being and health. Humans and their respective companion animals may need different levels of intervention to optimize mutual well-being. Tenets of the Ottawa Charter provide a clear rationale for recognizing and promoting HASS as One Health public health interventions; doing so enables cross-sector leveraging of resources and offers a symbiotic strategy for human and animal well-being.

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)0,004
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,369 · 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'étudeAutre devis
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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