A Qualitative Exploration of Young Canadians’ Experiences of Undesired Dog Behaviours
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».