Can intake data inform on impacts of repeated subsidized onsite spay-neuter clinics for dogs?
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Subsidized dog care and population management programs (DPM) are often implemented for dog population control where for-profit veterinary care is inaccessible. However, impacts of such programs are rarely assessed. The goal of this project was to determine if and how previously collected intake data from ongoing high-volume spay-neuter clinics could be used to measure impacts of such DPM programs. Animals: We used intake data collected from 2008 to 2019 from spay-neuter clinics that had been delivered repeatedly over a 10-year period in 6 First Nations communities in Alberta, to assess changes in intake dog characteristics. Procedures: Numbers of dogs brought in for spay-neuter surgery or surrendered, and their ages, sexes, breeds, weights, and body condition scores were compared. Reasons for surrender were investigated and socioeconomic factors were investigated as possible drivers for community differences in clinic participation rates and clinic sex ratios. Results: < 0.05), with large-breed dogs always being the most common. However, there was an increase in small and x-small breeds in the final years of the study. Finally, weight status, a calculated estimate of body condition of spay-neuter dogs, increased over time within large and medium breeds, whereas the body condition score of surrendered dogs shifted from "thin" to "ideal" over time. Conclusions and clinical relevance: This work highlights the potential and challenges of using intake data to assess impacts of spay-neuter clinics that occur repeatedly over many years in the same communities. Overall increased weight status, high participation rates, and reduction of age at intake suggest positive effects of the assessed spay-neuter programs.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».