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Enregistrement W2767866148 · doi:10.3390/ani7110084

Calves Use an Automated Brush and a Hanging Rope When Pair-Housed

2017· article· en· W2767866148 sur OpenAlexafffund
Gosia Zobel, Heather W. Neave, H. V. Henderson, James R. Webster

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBrushRopeAnimal sciencePreferenceBiologyMathematicsStatisticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Calf housing often only meets the basic needs of calves, but there is a growing interest in providing enrichments. This study described the behaviour of calves when they were given the opportunity to interact with two commonly available enrichment items. Female and male calves (approximately 11 days old) were pair-housed in 8 identical pens fitted with an automated brush and a hanging rope. Frequency and duration of behaviours were recorded on 3 separate days (from 12:00 until 08:00 the following day. Calves spent equal time using the brush and rope (27.1 min/day), but there was less variation in the use of the brush as opposed to the rope (coefficient of variation, CV: 23 vs. 78%, respectively). Calves had more frequent (94 bouts, CV: 24%) and shorter (17.8 s/bout, CV: 24%) brush use bouts compared to fewer (38 bouts, CV: 43%) and longer (38.3 s/bout, CV: 53%) rope use bouts. There was a diurnal pattern of use for both items. Frequency of play was similar to rope use, but total time playing was 8% of rope and brush use. Variability among calves suggested that individual preference existed; however, the social dynamics of the pair-housed environment were not measured and therefore could have influenced brush and rope use. Multiple enrichment items should be considered when designing improvements to calf housing.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations46
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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