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Enregistrement W2907031904

Effect of Wearing a Telemetry Jacket on Behavioral and Physiologic Parameters of Dogs in the Open-Field Test.

2017· article· en· W2907031904 sur OpenAlexaboutno aff
Richard E. Fish, Paul M.D. Foster, Margaret E. Gruen, Barbara L. Sherman, Davidc C Dorman

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelemetryVESTOpen fieldHeart rateAnxietyMedicineAudiologyAnesthesiaPsychologyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Safety pharmacology studies in dogs often integrate behavioral assessments made using video recording with physiologicmeasurements collected by telemetry. However, whether merely wearing the telemetry vest affects canine behavior and otherparameters has not been evaluated. This pilot study assessed the effect of a telemetry vest on behavioral and physiologic responses to an environmental stressor, the sounds of a thunderstorm, in Labrador retrievers. Dogs were assigned to one of 2 experimental groups (Vest and No-Vest, n = 8 dogs per group) by using a matched pairs design, with a previously determined,sound-associated anxiety score as the blocking variable. Dogs were individually retested with the same standardized soundstimulus (thunderstorm) in an open-field arena, and their behavioral responses were video recorded. Video analysis of locomotor activity and anxiety-related behavior and manual determination of heart rate and body temperature were performed;results were compared between groups. Vest wearing did not affect total locomotor activity or rectal body temperature butsignificantly decreased heart rate by 8% and overall mean anxiety score by 34% during open-field test sessions. Our results suggest that the use of telemetry vests in dogs influences the measurement of physiologic parameters and behaviors that areassessed in safety pharmacology 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,183

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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