Enhancing animal-assisted therapy: Leveraging insights into animal-induced emotions for improved patient outcomes
Notice bibliographique
Résumé
In this research, we proposed that the effectiveness of personalised animal-assisted therapy could be enhanced by selecting specific animal species and breeds tailored to each patient’s emotional responses. To our knowledge, this study is the first to employ the FaceReader technique in refining animal-assisted therapy practices, potentially serving as a foundational step in minimising or alleviating stress for patients interacting with animals. We evaluated images of various animal species – including dogs (Canis familiaris), cats (Felis silvestris catus), pigs (Sus scrofa domesticus), sheep (Ovis aries), and horses (Equus caballus) – along with their respective breeds. The dog breeds assessed included Australian Shepherd, Pug, Labrador Retriever, Doberman, Miniature Schnauzer, Beagle, various mixed breeds, Yorkshire Terrier, Cane Corso, Samoyed, and Chihuahua. The cat breeds included mixed breeds, British Shorthair, Himalayan, Siamese, Sphynx, and Bengal. For horses, we examined the Norwegian Fjord, Exmoor Pony, Andalusian, and Friesian breeds, while the pigs included Vietnamese Pot-Bellied and Kunekune. Finally, the sheep breeds assessed were Herdwick and Suffolk. We utilised FaceReader-6 software to analyse the facial expressions of participants. To evaluate the acceptability of different animal species and breeds, we employed a 10-point Likert scale, ranging from 0 (extremely disliked) to 10 (extremely liked). The data were organised and analysed using Microsoft Excel and SPSS Version 24 software. A total of 50 adult participants were tested to examine the emotional responses triggered by various animal species and breeds. To assess the effects of these animals on induced emotions, we conducted a multivariate ANOVA. Additionally, Pearson correlations (r) were calculated to explore the relationship between the intensity of emotions experienced by each participant and their corresponding Likert scale ratings. The findings of this study indicated that the species of the animal significantly influences the intensity of the emotions categorised as ‘neutral’ and ‘happy,’ as well as overall valence. Moreover, the breed of the animal notably affects the intensity and valence of the ‘happy’ emotion. Ultimately, the results of this research could serve as a foundation for personalised strategies to enhance animal-assisted therapy and assist individuals in choosing a suitable pet.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».