Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Force-Free Dilemma: Truth and Myths in Modern Dog Training

2.50/5 (2 ratings by Goodreads)
  • Formāts: 269 pages
  • Sērija : Dogs in Our World
  • Izdošanas datums: 22-Feb-2024
  • Izdevniecība: McFarland & Co Inc
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9781476650715
Citas grāmatas par šo tēmu:
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 27,67 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
Force-Free Dilemma: Truth and Myths in Modern Dog TrainingPalielināt
  • Formāts: 269 pages
  • Sērija : Dogs in Our World
  • Izdošanas datums: 22-Feb-2024
  • Izdevniecība: McFarland & Co Inc
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9781476650715
Citas grāmatas par šo tēmu:

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

"Dog training methodology is an increasingly hotly-contested topic. A vocal number of trainers insist that dogs should be instructed through exclusively positive reinforcement, and that training should be totally force-free. Utilizing social media, force-free training movement has grown into a lucrative, billion-dollar industry, but the consequences may outweigh the positives. This book examines the current state of dog training in order to determine ethical alternatives to force-free methods. Chapters cover the history of dog training, common myths, equipment, and the merits of balanced training methods that don't dogmatically avoid occasional force"--

Dog training methodology is an increasingly hotly contested topic. A number of vocal trainers insist that dogs should be instructed through exclusively positive reinforcement, and that training should be totally force-free. Popularized through social media, the force-free training movement has grown into a lucrative, billion-dollar industry, but the consequences may outweigh the positives.

This book examines the current state of dog training and discusses ethical alternatives to force-free methods. Chapters cover the history of dog training, common myths, equipment, and the merits of balanced training methods that don't dogmatically avoid occasional force.

Table of Contents


Introduction

Chapter One.Definitions, and Dog Training Through the Ages

Chapter Two.An Introduction to the Science of Dog Training

Chapter Three.Myth Busting

Chapter Four.Corrections and Management

Chapter Five.More on Training Tools and Equipment

Chapter Six.The Science

Chapter Seven.The Innate Drives of Dogs: Brain Structure and Physiology

Chapter Eight.Balanced Training versus ­Force-Free Training

Chapter Nine.Legal Beagles

Chapter Ten.Cults

Conclusion

Glossary

Chapter Notes

Bibliography

Index
Nicola Ferguson is a neurodiverse service dog trainer from the Wirral Peninsula, England, UK. In addition to training service dogs, she writes science fiction books and humorous books about dogs.
Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām Biežāk uzdotie jautājumi par e-grāmatām
Permanent link: https://www.kriso.lv/db/97814766507152e.html
Keywords: