Animal-assisted crisis response: Characteristics of canine handlers and their canine partners
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As we encounter many disasters and crises worldwide, various forms of crisis intervention are utilized to assist those who are impacted. In the United States, animal-assisted crisis response (AACR), the use of highly trained and experienced therapy dogs to provide comfort and support to those in need, is becoming an essential post-crisis modality. However, maintaining qualified volunteers is challenging and research on the characteristics of AACR teams has been narrowly developed. Therefore, there is a growing need to better understand these specialized volunteer teams, both handlers and their canine partners. This exploratory survey of 99 animal-assisted crisis responders investigated the qualities, backgrounds, perceptions, and experiences of these canine handlers and their dogs. Results from an online questionnaire showed that most handlers were women (88%), and the prevalent age range was 61–70 (45%). Most handlers were retired (46.46%) with an average volunteer experience in AACR of 5.7 years. The recognition of dominant organizations providing AACR was also studied in this research. Most volunteers were members of HOPE AACR (54.36%). Handlers shared their education, specific traits, and skills to provide effective AACR. The characteristics of the canine partners of AACR were also explored. The most common breeds for AACR teams were Golden retrievers (28.88%) and Labrador retrievers (18.88%). The authors additionally explored the handlers and the traits of their dogs, as well as their reason for volunteering in AACR. All participants viewed AACR as effective with most of the teams (80.68%) perceiving AACR as a highly effective intervention following crises and disasters. This research offers insights for AACR organizations on strategies to recruit and retain these specialized crisis providers.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».