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Enregistrement W2574964294 · doi:10.1139/cjas-2016-0062

Off track training ameliorates emotional excitability in Purebred Arabian racehorses

2016· article· en· W2574964294 sur OpenAlexvenueno aff
Iwona Janczarek, Izabela Wilk, Witold Kędzierski, Anna Stachurska, S Kowalik

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNarodowe Centrum Badań i Rozwoju
Mots-clésHeart ratePurebredTraining (meteorology)Heart rate variabilityPsychologyMedicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationAnimal scienceBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to compare emotional excitability in purebred Arabian racehorses trained either with a standard method or with additional off-racetrack training. The study was carried out on 46 horses that were trained for racing in a home stud. The control group (CN, n = 23) was trained only on the training racetrack, whereas for the experimental group (EX, n = 23), the training schedule was alternated between work on the training track and off-racetrack training in a forest. The emotional excitability in horses was determined according to the heart rate (HR) and heart rate variability (HRV). The measurements (six times every 30 d) were taken at rest, during grooming and saddling, and during mounting and walking with a rider. The behavior of horses was also assessed. Higher activity of the parasympathetic nervous systems was found in EX horses during procedures preceding the training. This effect disappeared and the results paralleled those of CN horses once the training session with a rider began. The tested modification of the race training had a positive impact on the horse behavior of the horse during grooming, saddling, mounting, and walking with a rider. However, the modification influenced the autonomic system activity of horses only at rest and during the procedures preceding training sessions, whereas the effect was not seen during mounting and walking.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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