Dogs Have Love Medicine: A Case Study Exploration of the Dog-Human Interface in a Remote Saskatchewan Community
Notice bibliographique
Résumé
Many northern, remote and Indigenous communities in Canada report challenges with care and control of dog health, welfare and populations. Concurrently, these communities typically experience inadequate access to health and welfare services for dogs. To support optimal outcomes at the dog-human interface, we sought to understand the contributors to and determinants of these outcomes by understanding the dog-human relationship and the strengths and opportunities in current approaches to dog care and control in one northern Saskatchewan region. \nA team of researchers, service providers, decision makers and community members conducted a decolonizing qualitative case study incorporating Indigenous methodologies. A community-oriented approach was taken to ensure community priorities and empowerment were the focus. Data sources included 20 conversational interviews; 9 reflective journals from high-school students; 9 key informant interviews; and documents including relevant legislation; local dog bylaws; and local humane society records. Collaborative thematic and content analyses were conducted to derive themes. Rigor was maintained through member checking, data triangulation, team reflexivity and generation of usable outcomes for the study community. \nFindings reveal multi-dimensional dog-human relationships illustrated by an extended medicine wheel model where each domain (physical, social, emotional and spiritual) represents an element of relational health. The model allows consideration of the needs for a healthy relationship, and the proximal, intermediate and distal determinants of dog care and control. In this region, dog care and control concerns are mediated by inadequate access to resources and support for dog health and welfare. Dog health and welfare engages multiple sectors, and gaps in dog care and control are determined by local, provincial, and holistic or systemic factors. \nChallenges at the dog-human interface require local, regional and systemic capacity-building. Balanced relational health can be achieved by attending to factors that bolster each domain. The needs of dogs must be met at individual and community levels to ensure dog health and welfare, and this will require creative changes to practice and policy. Holistic influences on outcomes between dogs and humans draw attention to sociopolitical contexts and stakeholder approaches, providing opportunities for improved relational health overall.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».