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Enregistrement W2621388093

Dog breed selection and factors that shape them : a thesis presented in partial fulfilment of the requirements for the degree of Master of Science in Zoology at Massey University, Palmerston North, New Zealand

2016· dissertation· en· W2621388093 sur OpenAlexaboutno aff
Tyler J Challand

Notice bibliographique

RevueMassey Research Online (Massey University) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDegree (music)BreedSelection (genetic algorithm)ZoologyBiologyComputer scienceEcologyPhysicsArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this research was to describe human perceptions of dog breeds, New Zealand national dog demographics, and the relationship between aesthetic appeal and physical conformation of dog breeds. Methods included a literature review, a review of New Zealand dog registration data, and a survey of 131 university students from first and third year veterinary science and first year marketing on the relative appeal of unmodified and modified dog images.
\nBy reviewing literature on human preferences towards dog characteristics breeds were selected that would be most likely to generate the ideal positive and ideal negative first impressions. Characteristics were examined by compiling the strongest positive and negative preferences, opinions, and reports. The results indicated that the ideal breed for a positive impression would be a Labrador Retriever of pale or yellow colour. The ideal breed for the negative impression was Rottweiler. The German Shepherd Dog was also notable for creating a negative impression.
\nThis study used datasets from the New Zealand National Dog Database (NZDD) (2013-2014) and New Zealand Kennel Club (NZKC) (2005-2014) to describe the New Zealand dog population. Results highlight a large difference between the two datasets in regards to rankings and reporting. The NZDD and NZKC top 10 ranked purebreds differed in that the NZDD top 10 contained more working breeds that are utilized in livestock farming (e.g. Huntaway). According to the NZDD data, most dogs in New Zealand are purebred (over 65%). The Labrador Retriever was the most commonly registered breed in both datasets. The kennel club data can be used for pedigree dog information but, unlike the NZDD, not national demographic information.
\nThe study also investigated, using a survey with associated image ranking, whether academic programme or year of university study influenced the scoring of different dogs based on their physical appeal. The breeds presented in image sets (original and altered) were Belgian Shepherd (Malinois), Border Collie, Dachshund, French Bulldog, German Shepherd (Alsatian), and Jack Russell Terrier. Neither academic programme nor year of university study influenced scoring of five of the six image sets (all but the French Bulldog). Results from the French Bulldog image set indicated fourth year veterinary science students found the images with less exaggeration more appealing than either first year group. Also female participants preferred less exaggeration compared to male participants. For all six breeds the less exaggerated variants within the set of images were considered more appealing by all participants. These findings indicate that there was a preference among the students surveyed for dogs with physical characteristics that were less exaggerated and potentially less detrimental to the health and welfare of the animal.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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