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Enregistrement W4412156144 · doi:10.1177/08862605251351668

Barriers to Implementing On-Site Companion Animal Programs in U.S. Domestic Violence Shelters: Does Shelter Location Matter?

2025· article· en· W4412156144 sur OpenAlexafffund
Patti A. Timmons Fritz, Allison Gray, Betty Barrett, Amy Fitzgerald, Rochelle Stevenson

Notice bibliographique

RevueJournal of Interpersonal Violence · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntimate Partner and Family Violence
Établissements canadiensThompson Rivers UniversityWindsor Clinical ResearchWestern UniversityUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésDomestic violencePoison controlSuicide preventionHuman factors and ergonomicsOccupational safety and healthMedical emergencyInjury preventionGun violenceEnvironmental healthCompanion animalMedicinePolitical scienceLawVeterinary medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Women in abusive relationships who are not able to take their companion animals (CAs) with them to domestic violence shelters report staying with their abusive partners longer. Many domestic violence shelters are therefore considering establishing CA programs to address this concern. However, little research has examined existing on-site CA programs, or the barriers shelters face in establishing them. The purpose of the current study was to investigate the barriers domestic violence shelter staff face in developing and implementing on-site CA programs. Contact was attempted with 1,740 domestic violence shelters across the United States, 702 shelters (40.3%) completed the survey through telephone interviews and online surveys, and 405 indicated that they did not have an existing on-site CA program in place. Results showed that health and safety (43.6%), space (40.6%), and resources (13.1%) were the most frequently reported barriers, that most shelters identified only one or two barriers, and that the nature of the primary barriers as well as the number of barriers endorsed did not significantly differ across rural versus urban locations or geographical regions of the United States ( p s > .05). Findings suggest there is a need for developing strategies for implementing on-site CA programs, and that these strategies can be used across the United States to help intimate partner violence survivors and their CAs seek safety.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,321 · 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'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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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