We’re Ruã Daros, João Costa, Marina von Keyserlingk, Maria Hötzel, Heather Neave and Daniel Weary. We recently published a study in PLOS ONE that found dairy calves experience emotional effects when undergoing routine procedures, such dehorning – AUA!
Notice bibliographique
Résumé
Hi Reddit, Our names are Ruã Daros, João Costa, Marina von Keyserlingk, Maria Hötzel, Heather Neave and Daniel Weary. We are researchers from the University of British Columbia in Canada and the Universidade Federal de Santa Catarina in Brazil. Our research focuses on animal welfare, how to use changes in behaviour to make inferences about the quality of life that animal’s experience. We recently published a study entitled “Separation from the Dam Causes Negative Judgement Bias in Dairy Calves” in PLOS ONE. Young farm animals, including dairy calves, are often separated from the dam far earlier than what occurs under natural conditions. Farms animals are also sometimes subjected to painful procedures like hot-iron dehorning. The aim of this study was to better understand the effects of these routine procedures on the emotions of animals. One way to investigate mood states is to look for evidence of judgement biases. We tested for cognitive biases in calves before and after separation from the cow and dehorning, and found diminished responding to intermediate, ambiguous stimuli (evidence of a pessimistic response) following both physical pain and social loss. This paper illustrates one approach to investigating emotional states in animals, and draws parallels in the emotional experience of physical and social pain. We will be online at 1pm EST (10am PST), and we look forward to hearing your questions about our work! Please also follow us in Twitter @ubcAWP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,009 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».