Feather-damaging Behaviour in Companion Parrots: An Initial Analysis of Potential Demographic Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
Captive parrots (Psittaciformes) commonly engage in “feather-damaging behaviour” (FDB) that suggests compromised welfare. Susceptibilities to FDB have been suggested, but not empirically demonstrated, to vary across the > 200 species kept in captivity. Other demographic risk factors have been proposed for particular species – but neither confirmed nor generalised across Psittaciformes. In this preliminary study, we analysed data from a previously-conducted survey of pet owners: among 538 companion parrots representing 10 non-domesticated, non-hybrid species ( n ≥ 17/species), FDB prevalence was 15.8% overall. We tested whether individual FDB status was predicted by four previously-suggested demographic risk factors: species, sex, age, or hatch origin. Available (limited) data on husbandry were assessed as potential confounding variables and controlled for as appropriate. Species identity was a predictor of FDB status ( P = 0.047), even after controlling for all other variables tested; however, in light of multiple statistical testing, this effect cannot be considered robust until it is replicated. The strongest predictors of FDB status were age ( P = 0.001; with odds of positive FDB status lower in juveniles versus adolescents or adults [ P ≤ 0.036]), and sex ( P = 0.006; with odds of FDB lower in individuals of unknown, versus known, sex [ P ≤ 0.037]). These findings need to be replicated with data that allow better statistical controls for systematic differences in housing. However, they do provide preliminary empirical evidence for within-species risk factors (suggesting new, testable hypotheses about the etiology of parrot FDB); and for intrinsic, cross-species differences in FDB susceptibility (providing a rationale for future study of the biological factors that might underpin any such taxonomic differences).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».