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Enregistrement W4408734437 · doi:10.1016/j.applanim.2025.106597

Understanding the behaviour of adopted northern Canadian community dogs through a mixed-methods approach

2025· article· en· W4408734437 sur OpenAlexaboutno aff
Danielle A. Sorbie, Andrew S. Cooke, Beth Ventura

Notice bibliographique

RevueApplied Animal Behaviour Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPet therapyAnimal-assisted therapyHUBzeroPsychologyAnimal welfareVeterinary medicineGeographyMedicineBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Northern dogs, including pet, community, and free-roaming dogs (FRDs) from remote northern Canadian communities, are often rehomed to less remote areas as part of population control efforts. This change in environment may restrict dogs’ autonomy and freedom compared to the environment they originated from. This study aimed to investigate the post-adoption behaviour and adjustment of northern dogs using a mixed-methods approach. Data were collected from 357 participants through an 89-item survey distributed via social media and author networks. The survey addressed owner and dog demographics, lifestyle factors, and dog behaviour using a shortened version of the Canine Behaviour and Research Questionnaire (C-BARQ). Additionally, an open-ended question explored owners’ perspectives of their dog’s adjustment to the home. An exploratory factor analysis (EFA) was conducted on the shortened C-BARQ to examine the factor structure. Multiple logistic regressions were used to analyse the influence of lifestyle and demographic parameters on C-BARQ subscale scores. Qualitative content analysis was used to process open-ended responses. The EFA revealed a 13-factor structure, including Stranger-directed aggression, Owner-directed aggression, Dog-directed aggression and fear, Stranger-directed fear, Non-social fear, Touch sensitivity, Separation-related behaviour, Chasing, Escape, Attachment, Excitability, Energy, Trainability and Dog rivalry. Adopted Northern dogs demonstrated high scores for Chasing, Energy, and Attachment, with influencing factors including age at adoption, access to other dogs, and household size. Content analysis identified key themes related to the adjustment process and factors influencing it. Overall, a substantial portion of owners reported that Northern dogs displayed behaviour problems post-adoption, which may stem from dogs experiencing frustration, related to a lack of control over their new environments and a misalignment with their previous reality. This study highlights the importance of understanding and fulfilling the unique social, physical and cognitive needs of Northern dogs to ensure a smoother adjustment process post-adoption. • 357 owners were surveyed to understand the adjustment and behaviour of Northern dogs’ post-adoption. • High prevalence of behaviour problems: 93.84 % of northern dog owners reported at least one behaviour problem post-adoption. • Key behaviours noted: Northern dogs had high C-BARQ scores for chasing, energy and attachment. • Factors influencing behaviour: Dog age at adoption, access to other dogs and household size impacted behaviour. • Role of frustration: Frustration may be playing a role in Northern dogs’ transition from free roaming to a more restricted lifestyle due to a loss of autonomy, highlighting the importance of fulfilling the social, physical, and cognitive needs of Northern dogs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
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