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Enregistrement W7084201866

Understanding the Lived Experience of Veterans Who Work with Service Dogs

2025· other· en· W7084201866 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2025
Typeother
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueListeria monocytogenes in Food Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLived experienceStandardizationInterpretative phenomenological analysisService (business)Work (physics)Principal (computer security)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: An increasingly common complement to PTSD treatment for veterans involves the use of a service dog (SD). There is a lack of regulation surrounding SDs in Canada, which can make it difficult to research SDs as differences in training and access can lead to different outcomes for veteran handlers, and can prevent clear insight into the effect of the SD on their lives. In this case, focusing on the lived experience of the veteran handlers can allow us to see the benefits of working with a SD, by allowing veterans to share their first-hand knowledge. Methodology: Interpretative Phenomenological Analysis (IPA), as outlined by Smith et al. (2022), was chosen as it is suitable for developing insight into the lived/living experience of the veteran handlers, allowing them to describe and make sense of their personal experiences with their SD and the overall impact on their daily lives. Results: Veterans feel very close to their SD, expressing sentiments of unconditional love and trust, and close bonds built on mutual respect and care. Although not expressly asked about in the interviews, many veterans have brought up the need for industry standardization for SDs, in terms of training and regulatory protections, across Canada, to ensure that SDs are properly trained and that public access for SDs is protected. Principal Conclusions and Implications for Field: Sharing first-hand stories of the beneficial impact of SDs on veterans’ lives contributes valuable insights for research on SDs as well as offering hope and practical insights for veterans considering a SD for themselves. These benefits, and the negative impact on veterans from the lack of standardization, points to the need for industry regulation in Canada. References: Smith, J. A., Flowers, P., & Larkin, M. (2022). Interpretative phenomenological analysis : theory, method and research (2nd ed.).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,013
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,173 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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'admission1
Résumé présentoui

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