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Enregistrement W3094144462 · doi:10.3390/ani10111960

The Development of a Novel Questionnaire Approach to the Investigation of Horse Training, Management, and Behaviour

2020· article· en· W3094144462 sur OpenAlexaff
Kate Fenner, Katherine Dashper, James A. Serpell, Andrew N. McLean, Cristina Wilkins, Mary P. Klinck, Bethany Wilson, Paul McGreevy

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensSte. Anne's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingPsychologyApplied psychologyQuestionnaireWelfareAnimal welfareTriad (sociology)Principal (computer security)Inclusion (mineral)Reliability (semiconductor)Medical educationMedicineSocial psychologyComputer scienceStatisticsMathematicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Equine Behaviour Assessment and Research Questionnaire (E-BARQ) is a questionnaire instrument developed to obtain quantitative data on the domestic equine triad of training, management, and behaviour of horses. The E-BARQ was developed to identify how changes in training and management impact behaviour over time, to define normal behaviour in horses, and to discover how to improve rider safety and horse welfare, leading to ethical equitation. During the development of the E-BARQ, we also investigated how best to motivate stakeholders to engage with this citizen science project. The pilot version of the E-BARQ collected qualitative data on respondents' experience of the questionnaire. The pilot questionnaire was developed with the assistance of an international panel (with professional expertise in horse training, equitation science, veterinary science, equestrian coaching, welfare, animal behaviour, and elite-level riding), and was used to collect data on 1320 horses from approximately 1194 owner/caregiver respondents, with an option for respondents to provide free-text feedback. A Rotated Principal Component Analysis of the 218 behavioural, management, and training questionnaire items extracted a total of 65 rotated components. Thirty-six of the 65 rotated components demonstrated high internal reliability. Of the 218 questionnaire items, 43 items failed to reach the Rotated Principal Component Analysis criteria and were not included in the final version of the E-BARQ. Survey items that failed the Rotated Principal Component Analysis inclusion criteria were discarded if found to have a less than 85% response rate, or a variance of less than 1.3. Of those that survived the Rotated Principal Component Analysis, items were further assigned to horse temperament (17 rotated components), equitation (11 rotated components), and management and equipment (8 rotated components) groups. The feedback from respondents indicated the need for further items to be added to the questionnaire, resulting in a total of 214 items for the final E-BARQ survey. Many of these items were further grouped into question matrices, and the demographic items for horse and handler included, giving a final total of 97 questions on the E-BARQ questionnaire. These results provided content validity, showing that the questionnaire items were an acceptable representation of the entire horse training, management, and behavioural domain for the development of the final E-BARQ questionnaire.

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)0,001
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 enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,213

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,258
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,119 · 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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