The Way Humans Behave Modulates the Emotional State of Piglets
Notice bibliographique
Résumé
The emotional state can influence decision-making under ambiguity. Cognitive bias tests (CBT) proved to be a promising indicator of the affective valence of animals in a context of farm animal welfare. Although it is well-known that humans can influence the intensity of fear and reactions of animals, research on cognitive bias often focusses on housing and management conditions and neglects the role of humans on emotional states of animals. The present study aimed at investigating whether humans can modulate the emotional state of weaned piglets. Fifty-four piglets received a chronic experience with humans: gentle (GEN), rough (ROU) or minimal contact (MIN). Simultaneously, they were individually trained on a go/no-go task to discriminate a positive auditory cue, associated with food reward in a trough, from a negative one, associated with punishments (e.g. water spray). Independently of the treatment (P = 0.82), 59% of piglets completed the training. Successfully trained piglets were then subjected to CBT, including ambiguous cues in presence or absence of a human observer. As hypothesized, GEN piglets showed a positive judgement bias, as shown by their higher percentage of go responses following an ambiguous cue compared to ROU (P = 0.03) and MIN (P = 0.02) piglets, whereas ROU and MIN piglets did not differ (P > 0.10). The presence of an observer during CBT did not modulate the percentage of go responses following an ambiguous cue (P > 0.10). However, regardless of the treatment, piglets spent less time in contact with the trough following positive cues during CBT in which the observer was present than absent (P < 0.0001). This study originally demonstrates that the nature of a chronic experience with humans can induce a judgement bias indicating that the emotional state of farm animals such as piglets can be affected by the way humans interact with them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».