Assessing the motivation to learn in cattle
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive challenges may provide a form of enrichment to improve the welfare of captive animals. Primates, dolphins, and goats will voluntarily participate in learning tasks suggesting that these are rewarding, but little work has been conducted on livestock species. We investigated the motivation of 10 pairs of Holstein heifers to experience learning opportunities using a yoked design. All heifers were trained to perform an operant response (nose touch) on a variable interval schedule. Learning heifers then performed this response to access a discrimination learning task in which colour and texture of feed-bin lids signified a preferred reward (grain) vs. a non-preferred reward (straw). Control heifers received the same feed without a choice of bins or association of feed with lid type. Learning heifers approached the target to begin sessions faster (p = 0.024) and tended to perform more operant responses (p = 0.08), indicating stronger motivation. Treatments did not differ in the frequency with which heifers participated in voluntary training sessions. We conclude that heifers are motivated to participate in learning tasks, but that aspects of the experience other than discrimination learning were also rewarding. Cognitive challenges and other opportunities to exert control over the environment may improve animal welfare.
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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 | 0,000 |
| 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 ».