Dog–Human Play, but Not Resting Post-Learning Improve Re-Training Performance up to One Year after Initial Task Acquisition in Labrador Retriever Dogs: A Follow-On Study
Notice bibliographique
Résumé
Arousing and emotional situations can improve cognitive performance and the memorability of events. Recently, the enhancement of training performance in Labrador Retriever dogs through 30 min of dog–human play immediately after acquiring a novel task, when compared to a resting period, was demonstrated. This follow-on study used the same pseudo-randomized, counterbalanced, between-subject study design, and 11 Labrador Retrievers were re-trained in the identical two-choice discrimination paradigm after a period of 1 year. The playful activities group needed significantly less trials and made significantly less errors to successfully reach the re-training criterion (Mann–Whitney U test, critical value of U at p < 0.05 is 5, U = 5, Z = 1.73, p = 0.04 and U = 4.5, Z = 1.8, p = 0.03, respectively). Following model simplification of a multiple factor/covariate general linear model analysis, the type of intervention, the number of trials needed to re-learn the task after 24 h, the average heart rate during the intervention a year ago, and age were significantly correlated to the number of trials and errors needed to resolve the task. A significant difference due to intervention allocation (heart rate during the intervention, trials needed to re-learn the task after 24 h) between the groups was confirmed. Age did not significantly differ between the groups; nevertheless, the effects of ageing cannot be fully excluded, given the low sample size. No effects of the trainer and of the cortisol concentrations (of the previous year) were observed. This is the first evidence that post-training activity may influence memory up to 1 year after task acquisition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».