MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2041050412 · doi:10.1080/10888700701555576

Don't Fence Me In: Managing Psychological Well Being for Elite Performance Horses

2007· article· en· W2041050412 sur OpenAlexaff
Antonia J. Z. Henderson

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Animal Welfare Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomesticationEliteFence (mathematics)WelfareHorseForagingSocial isolationAnimal welfareIsolation (microbiology)PsychologyBiologyPolitical scienceEcologyEngineeringLawPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article posits that stereotypical behavior patterns and the overall psychological well being of today's performance horse could be substantially enhanced with care that acknowledges the relationship between domesticated horses and their forerunners. Feral horses typically roam in stable, social groups over large grazing territories, spending 16-20 hr per day foraging on mid- to poor-quality roughage. In contrast, today's elite show horses live in relatively small stalls, eat a limited-but rich-diet at specific feedings, and typically live in social isolation. Although the horse has been domesticated for more than 6000 years, there has been no selection for an equid who no longer requires an outlet for these natural behaviors. Using equine stereotypies as a welfare indicator, this researcher proposes that the psychological well being of today's performance horse is compromised. Furthermore, the article illustrates how minimal management changes can enhance horses' well being while still remaining compatible with the requirements of the sport-horse industry. The article discusses conclusions in terms of Fraser, Weary, Pajor, and Milligan's "integrative welfare model" (1997).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeObservationnel
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

Citations99
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Applied Animal Welfare ScienceMême sujetVeterinary Equine Medical ResearchTravaux en français237 207