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Enregistrement W3027664907 · doi:10.1016/j.beproc.2020.104145

Minor procedural variations affect canine behavior during sociability assessments

2020· article· en· W3027664907 sur OpenAlexaff
Kelsea M. Brown, Erica N. Feuerbacher, Nathaniel J. Hall, Alexandra Protopopova

Notice bibliographique

RevueBehavioural Processes · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAnimal Behavior Society
Mots-clésPsychologyGazeAffect (linguistics)Developmental psychologySocial relationSittingLogistic regressionSocial psychologyCommunicationStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing number of studies make claims about canine sociability in both applied and basic contexts. Yet, there is currently no standard for measuring sociability in dogs. The purpose of this two-part study was to determine whether procedural differences among canine sociability tests would affect dogs' behavior. In Experiment 1, we used a mixed-subjects design to assess whether experimenter position (standing, sitting, or kneeling) and presence of affection (petting and praise or none) affected leashed dogs' social behavior. Mixed-effect logistic regression modeling showed statistically significant main effects and interactions between posture and social contact. On average, dogs were more social when the experimenter knelt and provided social contact. However, there were individual differences in how dogs were affected by changes in procedure. In Experiment 2, we examined correspondence between leashed and unleashed dogs' social behaviors including time in proximity, following patterns, eye gaze, body orientation, jumping, and touching. Individual differences were examined by calculating a binomial mixed-effect logistic regression with condition (leashed, off-leash, following) and subject ID as fixed effects. Interactions were statistically significant for all behaviors, indicating that individual differences were present. The results have implications for the validity of sociability tests.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,861

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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