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Enregistrement W4399359141 · doi:10.3390/pets1010005

A Qualitative Exploration of Young Canadians’ Experiences of Undesired Dog Behaviours

2024· article· en· W4399359141 sur OpenAlexaff
Renata Roma, Christine Yvette Tardif-Williams, Shannon A. Moore, Patricia Pendry

Notice bibliographique

RevuePets · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQualitative researchPsychologySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a need for research that explores the challenges associated with dog ownership. In particular, increasing our understanding of how young people manage their dog’s undesired behaviours can inform a more nuanced perspective of dog ownership as well as highlight the impact of such interactions on both dogs and young people. This qualitative study addresses this gap in the human–animal interactions literature through a secondary analysis of a data set of transcribed semi-structured interviews with seven participants aged between 17–26 years. The data were collected during a larger investigation that focused on young people’s relationships with their dogs during the COVID-19 pandemic. Using thematic analyses, we examined interviews that probed participants’ experiences and responses when their dogs misbehaved. The findings identified and explored three emerging themes including Attachment Patterns, which was supported by the codes of connection and kinship. The second theme was Synchrony and/or Lack of Synchrony, which was supported by the codes of reaction and communication. The third theme was Response to Challenging Situations, supported by the codes of emotional reactions and coping styles. Findings suggest that participants handled their dog’s undesired behaviours in unique ways and that such situations may negatively impact their emotions. Undesired dog behaviours were not related to participants’ perceptions of poor attachment patterns towards their dogs. These findings can inform efforts to foster positive interactions between young people and their dogs and reduce dog surrenders.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,357 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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