Training cattle to approach a feed source in response to auditory signals
Notice bibliographique
Résumé
To help improve cow traffic in automated milking systems, we examined whether heifers could be trained to approach a feeder in response to a tone emanating from their collars. Eighteen dairy heifers were used in four experiments. Ten heifers were trained by operant conditioning. Eight of these heifers approached the feeder more frequently and with a shorter mean latency following the tone than in the control periods (P < 0.05). Four of the heifers were tested in a new location but none of the heifers approached the feeder following the tone. A further eight heifers were trained by classical conditioning. When tethered close to the feeder during training, no animals learned to approach the feeder in response to the tone. When four heifers were trained while loose in the pen and had a second tone that predicted an aversive treatment, the animals approached the feeder more often after the positive tone (P < 0.05). Operant conditioning can be used to train heifers to approach a feeder in response to an auditory signal. Classical conditioning procedures are less effective and the optimal training procedures need to be defined before implementation in automated milking systems. Key words: Dairy cattle, learning, conditioning, auditory signals, automatic milking systems
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».