A Study On Pet Health Insurance And Its Impact On Owners Spending For Veterinary Services With Reference To Mysuru City
Notice bibliographique
Résumé
Pet health insurance business has the potential to grow in India because of the higher number of pet adoption and the trend of pet-loving lifestyle, but it is unorganised sector in India because lack of awareness. The pet population is increasing in India, but access to veterinary care continues to be a concern. Affordability to pay for veterinary services is a challenge for some pet owners. The presence of pet health insurance is one tool that can help alleviate this burden. This paper estimated awareness and willingness-to-pay for pet insurance, veterinary visit and expenditure and driving forces behind dog owner choice regarding health care for their dog. The quantitative method with online questionnaire was conducted by focusing on the dog owners and 235 responses were collected in Mysuru region. Several tests were applied such as descriptive statistics, reliability test, factor analysis, correlation and regression, it was found that veterinary visit, expenditure, pet responsibility, and prevention of financial risk from pet adoption had a significant and positive impact on purchasing of pet health insurance. The result shows that 74% of dog owners were not aware of pet insurance, 75% agrees that veterinary cares are costly and causes financial stress and 88% of dog owners are willing to pay for pet health insurance. Findings from this study can help the pet health insurance company to build an effective marketing strategy that leads to effective growth in India. Further research should explore about reason to purchase pet insurance, what are the barriers of purchasing pet insurance and how it affects the pet owner behavior.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».