Wolf-like or dog-like? A comparison of gazing behaviour across three dog breeds tested in their familiar environments
Notice bibliographique
Résumé
Human-directed gazing, a keystone in dog-human communication, has been suggested to derive from both domestication and breed selection. The influence of genetic similarity to wolves and selective pressures on human-directed gazing is still under debate. Here, we used the 'unsolvable task' to compare Czechoslovakian Wolfdogs (CWDs, a close-to-wolf breed), German Shepherd Dogs (GSDs) and Labrador Retrievers (LRs). In the 'solvable task', all dogs learned to obtain the reward; however, differently from GSDs and LRs, CWDs rarely gazed at humans. In the 'unsolvable task', CWDs gazed significantly less towards humans compared to LRs but not to GSDs. Although all dogs were similarly motivated to explore the apparatus, CWDs and GSDs spent a larger amount of time in manipulating it compared to LRs. A clear difference emerged in gazing at the experimenter versus owner. CWDs gazed preferentially towards the experimenter (the unfamiliar subject manipulating the food), GSDs towards their owners and LRs gazed at humans independently from their level of familiarity. In conclusion, it emerges that the artificial selection operated on CWDs produced a breed more similar to ancient breeds (more wolf-like due to a less-intense artificial selection) and not very human-oriented. The next step is to clarify GSDs' behaviour and better understand the genetic role of this breed in shaping CWDs' heterospecific behaviour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».