Fostering Connections in CAIs: Handlers’ insights around how to optimize university student-therapy dog interactions
Notice bibliographique
Résumé
Research has established that interacting with therapy dogs can elicit improved well-being of clients in a variety of contexts. Despite the growing literature attesting to the benefits of human-canine interactions in canine-assisted interventions (CAIs), little empirical attention has been dedicated to understanding the mechanisms within these interactions. The aim of this study was to gain, through open-ended, qualitative prompts, handlers’ insights around how to optimize client-therapy dog interactions. Handlers involved in two Canadian programs (“PAWS your stress” at the University of Saskatchewan and B.A.R.K. at the University of British Columbia; N = 62) completed qualitative surveys asking them questions about the bonds observed and connections facilitated between their dogs and the university students they visited with. Responding to the question “Is there something you do to facilitate a connection between your dog and the client they are visiting with?”; participants’ responses revealed that handlers utilized a variety of skills or techniques. Prominent themes that emerged were that handlers would: 1) Encourage students to pet their dog and guide these interactions based on the dog’s preferences; 2) Allow their therapy dog partners to work intuitively; 3) Encourage and give permission for the dog to approach the client; 4) Introduce their dog and share information about their personality; and 5) Adjust the interaction between dog and client based on the client’s familiarity and comfort with dogs. These findings hold implications for volunteer handlers working in therapy dog organizations, as well as program directors or coordinators in charge of post-secondary and other CAIs.
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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 | 0,018 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».