Beyond the campus context: Reducing stress among students and community members through virtual canine comfort modules
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research continues to demonstrate the stress-reducing benefits of in-person interactions with therapy dogs, especially among students engaged within educational contexts. However, less is known about the potential of virtual interactions with therapy dogs to reduce stress among post-secondary students and if such benefits might extend to members of the general community. Accordingly, the aim of this study was twofold. First, we explored how a virtual canine-assisted stress-reduction intervention might support well-being among post-secondary students and, second, we extended the model to explore if the intervention might support well-being among non-student community members. Using a two-phased method, we assessed the effects of a 5-min asynchronous virtual canine-assisted intervention (CAI) on self-reports of stress in both students (Phase I; N = 963) and community members (Phase II; N = 122). Results revealed that spending as little as 5 min viewing virtual canine comfort modules significantly reduced participants’ pre-to-post-test self-perceived stress among both post-secondary students and non-student community members. Further, among post-secondary students, women experienced greater reductions in stress compared to male participants. Before the CAI, women had higher stress levels compared to men, but after the CAI, women and men had similar stress levels. The results did not reveal age to be significantly related to the magnitude of student participants’ self-reported stress reduction. Our results have implications both for the field of human-animal interactions and for the delivery of mental health interventions that are low-cost, low-barrier, and easily accessible to diverse individuals.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».