Application of Survival Analysis and Multistate Modeling to Understand Animal Behavior: Examples from Guide Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiology is the study of patterns of health-related states or events in populations. Statistical models developed for epidemiology could be usefully applied to behavioral states or events. The aim of this study is to present the application of epidemiological statistics to understand animal behavior where discrete outcomes are of interest, using data from guide dogs to illustrate. Specifically, survival analysis and multistate modeling are applied to data on guide dogs comparing dogs that completed training and qualified as a guide dog, to those that were withdrawn from the training program. Survival analysis allows the time to (or between) a binary event(s) and the probability of the event occurring at or beyond a specified time point. Survival analysis, using a Cox proportional hazards model, was used to examine the time taken to withdraw a dog from training. Sex, breed, and other factors affected time to withdrawal. Bitches were withdrawn faster than dogs, Labradors were withdrawn faster, and Labrador × Golden Retrievers slower, than Golden Retriever × Labradors; and dogs not bred by Guide Dogs were withdrawn faster than those bred by Guide Dogs. Multistate modeling (MSM) can be used as an extension of survival analysis to incorporate more than two discrete events or states. Multistate models were used to investigate transitions between states of training to qualification as a guide dog or behavioral withdrawal, and from qualification as a guide dog to behavioral withdrawal. Sex, breed (with purebred Labradors and Golden retrievers differing from F1 crosses), and bred by Guide Dogs or not, effected movements between states. We postulate that survival analysis and MSM could be applied to a wide range of behavioral data and key examples are provided.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».