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Enregistrement W4390912517 · doi:10.1079/hai.2024.0001

Re-imagining Animal-Assisted Human Services (AAHS): Developing Canada’s first voluntary National Standard of Canada (NSC) for AAHS

2024· article· en· W4390912517 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueHuman-Animal Interactions · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal welfareHuman servicesHuman DimensionHuman resourcesPublic relationsBusinessPolitical scienceMarketingHuman rightsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Animal-Assisted Human Services (AAHS) is a variety of interdisciplinary practices, including assistance/service animals and Animal-Assisted Interventions such as Animal-Assisted Activities, Animal-Assisted Learning, and Animal-Assisted Therapy. The Human-Animal Bond and Human-Animal Interactions (HAI) bridge the Natural Sciences, Humanities, Veterinary Medicine, and Applied Sciences. Over the last century, AAHS has gradually evolved into a booming, lucrative marketplace characterized by for-profit and non-profit businesses within Canada’s economy. Even so, there are no integrated national, provincial, or territorial frameworks for AAHS within Canada’s healthcare, social, justice, and correctional services on which its human services and economy are built. By the same token, the lines remain blurred concerning the essential competencies and credentials required to work or volunteer within the industry or how or where to begin pursuing a career within this rapidly growing ecosystem. Consequently, AAHS is still in its infancy as a recognized sub-category within Canada’s Human Services Industry. Additionally, this broad, multifaceted industry encompasses silos, such as the horse and dog industries. While both industries provide AAHS, their self-contained environments inhibit opportunities to cross-pollinate their knowledge, experiential learning, and expertise in theory and practice. Therefore, uniting and converging related industries within this milieu would help to open doors to new possibilities, innovations, and relationships that would not be possible otherwise. The correlation with HAI makes these human services a distinct discipline in its own right. For over two decades, The Canadian Foundation for Animal-Assisted Support Services (CF4AASS), an impartial national registered charity, has promoted the availability, credibility, and sustainability of excellence in AAHS. Co-designing this industry sector standard was a catalyst for integrating and engaging relevant stakeholders to cultivate mutually beneficial outcomes and building blocks toward a seamless national AAHS Centre of Excellence. Subsequently, re-imagining AAHS was a call to action where opportunity and shared responsibilities intersect. Embracing an integrated approach to foster unity in diversity and the co-innovation of AAHS, its marketplace, and the environments in which it interconnects is rooted in CF4AASS’s culture and support services. Illustrating the industry sector’s combined value, national footprint, and socio-ecological and socio-economic Systems (SES) impact would significantly enhance this promising sector’s complementary and essential human services contributions throughout Canada. With this in mind, I hope this commentary sheds light on why the development of a voluntary standard was long overdue and a proactive measure to benefit multiple stakeholders, a step forward to nurture and facilitate solidarity and innovation.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,382
Tête enseignante GPT0,607
Écart entre enseignants0,225 · 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