Best in show but not best shape: a photographic assessment of show dog body condition
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies suggest that owners often wrongly perceive overweight dogs to be in normal condition. The body shape of dogs attending shows might influence owners' perceptions, with online images of overweight show winners having a negative effect. This was an observational in silico study of canine body condition. 14 obese-prone breeds and 14 matched non-obese-probe breeds were first selected, and one operator then used an online search engine to identify 40 images, per breed, of dogs that had appeared at a major national UK show (Crufts). After images were anonymised and coded, a second observer subjectively assessed body condition, in a single sitting, using a previously validated method. Of 1120 photographs initially identified, 960 were suitable for assessing body condition, with all unsuitable images being from longhaired breeds. None of the dogs (0 per cent) were underweight, 708 (74 per cent) were in ideal condition and 252 (26 per cent) were overweight. Pugs, basset hounds and Labrador retrievers were most likely to be overweight, while standard poodles, Rhodesian ridgebacks, Hungarian vizslas and Dobermanns were least likely to be overweight. Given the proportion of show dogs from some breeds that are overweight, breed standards should be redefined to be consistent with a dog in optimal body condition.
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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 ».