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Enregistrement W2588922268 · doi:10.1139/cjas2010-041

Temperament in beef cattle: Methods of measurement and their relationship to production

2011· article· en· W2588922268 sur OpenAlexaff
Thomas Sebastian, Jon Watts, J. M. Stookey, Fiona Buchanan, Cheryl Waldner

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemperamentTraitPersonalityAnimal scienceStatisticsBeef cattlePsychologySocial psychologyMathematicsBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sebastian, T., Watts, J. M., Stookey, J. M., Buchanan, F. and Waldner, C. 2011. Temperament in beef cattle: methods of measurement and their relationship to production. Can. J. Anim. Sci. 91: 557-565. Temperament is an individual trait influencing an animal's behavioural response to handling. This characteristic likely modulates the response of the animal to environments and social situations, and is perhaps best viewed as a component of its personality. We assessed temperament using three objective measuring tools, to determine if correlations exist between these and a traditional subjective evaluation. The tools used were strain gauges, a “movement measuring device” (MMD), and a chute exit timer. Four hundred steers were used. Exit time was correlated with values recorded with the MMD and absolute strain forces, and MMD values were related to absolute strain forces. When the animals were classified as “calm” or “wild” based on their subjective scoring, these two groups differed in their mean exit times, MMD values and absolute strain forces. The three objective measures yielded statistically correlated results between tests and across repetitions, and therefore may quantify correlated aspects of a personality trait (i.e., temperament). The objective scores were related to the traditional subjective score, but they provide the advantage of eliminating observer bias and may offer better tools for temperament selection. Significant positive relationships of daily gain with subjective score and MMD values indicate that traditional subjective scoring techniques can be replaced with more repeatable objective measures when temperaments are assessed for performance studies.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,737
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,376 · 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

Citations22
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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