Uptake, Impact, and Lessons Learned from the Provision of 11 Years of Annual Subsidized Veterinary Services in the Sahtu Settlement Area, Northwest Territories, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Veterinary services are unavailable in many communities, which contributes to issues with human and animal health and well-being. Providing veterinary services in an evidence-based manner is important, but programs are rarely evaluated. The objectives of this research were to scope the literature to determine how subsidized veterinary services are evaluated in terms of impacts on animal and human health, followed by an evaluation of a decade-long program in the Sahtu Settlement Area of the Northwest Territories to understand the uptake and impact of annual services. Using methods commonly found in literature, a door-to-door survey, a dog census in each community, and a chart review of dog medical records from clinics in 2008-2018, were completed to evaluate community perspectives, the uptake of services, and changes in 7 dog population health and welfare measures over time. The number of owners and dogs attending clinics increased over time, as did the sterilization, vaccination and deworming of dogs, and dog body condition and age. Community differences, however, were evident in program reach, service uptake, dog husbandry practices, and community concerns about dogs. Results from this evaluation will improve future clinics and may guide programs in other underserved areas.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».