Geographic Transitions of Domestic Cats in Urban Areas through Animal Adoption Centers and the Implications for Population Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Animal shelters address animal welfare in communities through the intake and outcome of companion animals, but these efforts affect population dynamics of companion animals based on the distance animals are moved and the factors that underlie intake and outcome. Using data from an animal shelter in Washington, DC we analyzed cat intakes and outcomes based on geographic and socioeconomic factors. Most intakes were stray cats (59%) and cats relinquished by owners (38%) and most outcomes were adoptions (84%). The highest number of intakes were in high development, low-income neighborhoods, whereas the lowest number of intakes were in low development, high-income neighborhoods. The highest number of outcomes were to high-income neighborhoods and there was a trend toward more outcomes in neighborhoods further from the shelter. Cats returned to the shelter were more likely to originate from areas near the shelter whereas cats that were relinquished originated from areas further from the shelter. Stray intakes were less common, and returns to shelter were more common, in high-income, high development areas. Seized cats originated from low-income neighborhoods. Relative to adoptions, the proportion of returned to owner outcomes was higher in low-income neighborhoods that were closer to the shelter as well as high-income neighborhoods that were distant from the shelter. Our results highlight the factors underlying cat intakes and outcomes in shelters that ultimately determine where, when, and how animals are moved across one urban area; these factors must be considered when developing cat population management plans to reach animal welfare and societal goals.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».