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Enregistrement W2136966593 · doi:10.1136/vr.103172

Dog‐appeasing pheromone collars reduce sound‐induced fear and anxiety in beagle dogs: a placebo‐controlled study

2015· article· en· W2136966593 sur OpenAlexaff
Gary Landsberg, Alexandra Beck, A. López, Maëva Deniaud, J. A. Araujo, Norton W. Milgram

Notice bibliographique

RevueVeterinary Record · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensIntertek (Canada)Thornhill Medical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeaglePlaceboAnxietyThunderMedicineAnesthesiaPlacebo groupAudiologyPsychologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the study was to assess the effects of a dog-appeasing pheromone (DAP) collar in reducing sound-induced fear and anxiety in a laboratory model of thunderstorm simulation. Twenty-four beagle dogs naïve to the current test were divided into two treatment groups (DAP and placebo) balanced on their fear score in response to a thunderstorm recording. Each group was then exposed to two additional thunderstorm simulation tests on consecutive days. Dogs were video-assessed by a trained observer on a 6-point scale for active, passive and global fear and anxiety (combined). Both global and active fear and anxiety scores were significantly improved during and following thunder compared with placebo on both test days. DAP significantly decreased global fear and anxiety across 'during' and 'post' thunder times when compared with baseline. There was no significant improvement in the placebo group from baseline on the test days. In addition, the DAP group showed significantly greater use of the hide box at any time with increased exposure compared with the placebo group. The DAP collar reduced the scores of fear and anxiety, and increased hide use in response to a thunder recording, possibly by counteracting noise-related increased reactivity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations44
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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