Association between coat colour and the behaviour of Australian Labrador retrievers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Making assumptions regarding temperament and intelligence based on the physical appearance of dogs can be a conscious or unconscious human act. Labrador retrievers with chocolate-coloured coats are anecdotally considered to be less trainable and more hyperactive and aggressive than their black or yellow peers. To test these assertions, we analysed the owner-reported behavioural traits of Labradors in relation to both their observable coat colour, and their TYRP1 and MC1R genotypes. Results We used the results of an owner-based questionnaire to determine scores for 21 behavioural traits and test whether these scores varied with coat colour ( n = 225). Familiar dog aggression was the only trait that was found to vary significantly with coat colour ( P = 0.013). Yellow Labradors had a higher score than chocolate Labradors, even when corrected for multiple testing ( P = 0.021). We repeated the analyses for a subset of 63 Labradors with available genotyping data for the genes (MC1R and TYRP1) that are known to determine the primary coat colours in Labradors. Familiar dog aggression scores varied with both the observed coat colour and MC1R genotype. Dogs homozygous for MC1R recessive allele (with yellow coat colour) scored higher for familiar dog aggression than either black or chocolate Labradors. However, no association maintained significance when incorporating Bonferroni correction. Dog trainability scores decreased additively as the number of recessive brown alleles for TYRP1 increased. This allelic association was independent of the observable coat colour. Dogs homozygous for the brown allele were considered less trainable than dogs with no brown alleles ( P = 0.030). Conclusions Our results do not support that chocolate-coloured Labradors are more hyperactive or aggressive than either black or yellow Labradors. Trainability scores varied with TYRP1 genotype but not the observable coat colour. Further validation is required.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».