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Enregistrement W2939664301 · doi:10.1038/s41598-019-42512-3

Standard laboratory housing for mice restricts their ability to segregate space into clean and dirty areas

2019· article· en· W2939664301 sur OpenAlexafffund
I. Joanna Makowska, Becca Franks, Cathy El-Hinn, Tina Jørgensen, Daniel M. Weary

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam TrustsCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCageAnimal welfareEnvironmental enrichmentHouse miceWelfareNest (protein structural motif)Animal husbandryBiologyZoologyComputer scienceEcologyEngineeringEconomicsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laboratory mice (Mus musculus) are typically housed in simple cages consisting of one open space. These standard cages may thwart mouse ability to segregate resting areas from areas where they eliminate, a behaviour that is prevalent across the animal kingdom. No scientific work has directly tested whether mice engage in such segregation behaviour, or whether the ability to do so may have welfare consequences. Here we show that mice, whether housed in standard cages or a complex housing system consisting of three interconnected standard cages, kept nesting and elimination sites highly segregated, with nest and urine co-occurring in the same location only 2% of the time. However, mice in the complex system established these clean and dirty sites in separate cages instead of separate locations within one cage, and carried bedding materials (cellulose pellets) from their nesting cages to their latrine cage. Moreover, mice in the complex system displayed more behaviours associated with positive welfare and were less disturbed by weekly husbandry procedures. We conclude that mice find waste products aversive, and that housing mice in a way that facilitates spatial segregation provides a simple way of allowing the expression of natural behaviours and improving welfare.

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 enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,683

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations41
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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