Recommendations for uniform terminology in animal-assisted services (AAS)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Through the years, the range of services involving animals benefiting people, often described as “animal-assisted interventions” (AAIs), has been plagued with confusing and inconsistent taxonomy, terminology, and definitions. This has caused difficulties for the delineation of roles of service providers, for the recipients of services, as well as for the preparation, training, and expectations of the animals that work in different roles. It can be argued that these difficulties have compromised the development of the field in terms of establishing agreed standards of practice, qualifications, and competencies and adopting good animal welfare practices. It has also likely limited the base of evidence, as search terms used to access studies are not consistent, and study protocols are difficult to compare, lacking uniformity in terminology. Additionally, the current terminology cannot accommodate the expansion and diversification of programs in recent years, which is likely to continue as the field evolves. Establishing internationally agreed upon uniform taxonomy, terminology, and definitions is crucial to more accurately reflect the key features of different approaches, to define the scope and competencies for different service providers and their animals, to provide transparency about services for recipients, and to ensure the appropriate preparation, training, and support of the animals that work with them. The recommendations in this article are the result of an international work group that convened over the course of two years. The umbrella term animal-assisted services (AAS) is proposed, defined as services that are facilitated, guided or mediated by a health or human service provider or educator, who works with and maintains the welfare of a specially alongside a specially qualifying animal to provide therapeutic, educational, supportive and/or ameliorative processes aimed at enhancing the well-being of humans. AAS are further categorized into three main areas: treatment, education, and support programs. A recommendation for provider-specific terminology is also suggested. The aim of these proposals is to set clear expectations and boundaries for each specialty of practice, without compromising the richness and diversity of each approach. The adoption of this new umbrella term and its categories is intended to improve clarity for all involved in the receipt and delivery of services, as well as for those who study their effects.
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 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 | 0,393 | 0,583 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,021 |
| Communication savante | 0,025 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,024 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,041 | 0,047 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,019 |
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 ».