Expression of Behavioural Traits in Goldendoodles and Labradoodles
Notice bibliographique
Résumé
As crossbred dogs gain in popularity, how they express inherited behaviour traits in comparison to their purebred constituent breeds is of interest. We investigated behaviours exhibited by crossbred dogs by focusing on the popular Goldendoodle and Labradoodle crossbreds and comparing them to their corresponding constituent breeds: Standard and Miniature Poodle, Golden Retriever or Labrador Retriever. The data for this study was provided by 5141 volunteer dog owners who filled out the Canine Behavioural Assessment and Research Questionnaire (C-BARQ) online survey. The survey results were used to analyse breed differences in fourteen representative behavioural trait scores: trainability, stranger-directed aggression, owner-directed aggression, dog-directed aggression, dog rivalry, dog-directed fear, stranger-directed fear, non-social fear, touch sensitivity, separation-related problems, excitability, attachment/attention-seeking behaviours, energy and chasing. As expected from a first-generation crossbred (F1), the crossbreds in our study tend to fall between the two constituent parent breeds with some exceptions. Our results suggest that the F1 Labradoodle differed significantly from one of the pure constituent breeds only in dog rivalry, whereas the F1 Goldendoodle behaviour varied from one or more pure constituent breeds in dog rivalry, dog-directed aggression, dog-directed fear, and stranger-directed fear. These results can help advise future dog owners on behavioural trends for particular crossbreds.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».