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Enregistrement W2964515729 · doi:10.1556/019.70.2019.17

Social behavior in dog puppies: Breed differences and the effect of rearing conditions

2019· article· en· W2964515729 sur OpenAlexaboutno aff
Rita Lenkei, Ákos Pogány, Claudia Fugazza

Notice bibliographique

RevueBiologia Futura · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEmberi Eroforrások MinisztériumaMagyar Tudományos Akadémia
Mots-clésBreedAnimal behaviorSocial behaviourBiologyPsychologyDevelopmental psychologyAnimal scienceZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Most of the studies investigating the effect of early rearing environment in dogs used laboratory dogs and reported that early experiences markedly affect the puppies' behavior. However, the subjects of these experiments cannot be considered as representatives of family dogs. METHODS: In this study, we investigated whether different raising conditions shape social behavior toward humans in 8-week-old family dog puppies of two breeds, Labrador and Czechoslovakian wolf dog. The puppies were tested in a series of tests that represented typical situations of family dogs. RESULTS: We found that Czechoslovakian wolf dog puppies were more active than Labrador puppies in general, as they were more likely to explore the environment and the objects and spent more time doing so. Tendency to gaze at humans also varied between breeds, but in a context-specific way. Additionally, puppies housed separately from their mother interacted more with toys, puppies housed in a kennel tended to stay closer to the experimenter than puppies raised in the house, and puppies housed in a kennel tended to stay in the proximity of the experimenter more than puppies raised in the house. CONCLUSIONS: Our results provide evidence for early keeping conditions influencing social behavior and also highlight breed differences in puppies' behavior. Whether these differences are due to different developmental patterns and/or behavioral predispositions remains to be explored.

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)0,000
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 enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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