Changes in Behaviour and Voluntary Physical Activity Exhibited by Sled Dogs throughout Incremental Exercise Conditioning and Intermittent Rest Days
Notice bibliographique
Résumé
Participation in repetitive endurance training decreases sled dogs’ voluntary activity and locomotive behaviours; however, the changes in their voluntary physical activity over consecutive rest days has not been examined to assess exercise-recovery. The objective of this study was to examine the changes in behaviour and voluntary activity of sled dogs throughout repetitive incremental conditioning and intermittent rest days. Fourteen dogs (6 males, 8 females; age 3.7 ± 2.7 years; BW 21.5 ± 2.8 kg) underwent 10 weeks of conditioning. Once a week, 5-min video recordings were taken pre- and post-exercise to measure the time spent performing agonistic behaviours, chewing on the gangline, digging, jumping, lunging, posture changing, sitting, standing and lying. Additionally, voluntary physical activity was measured on a day with an exercise bout during baseline, week 4, 5 and 7 and two consecutive rest days during baseline, week 1, 4, 5 and 7. A repeated-measures mixed model was used to analyse data in SAS (v 9.4.). As dogs progressed through their conditioning, the time spent changing posture prior to an exercise bout decreased (p < 0.05), suggesting that dogs may reduce their voluntary locomotive behaviours with increasing exercise. Additionally, dogs were more active during the second consecutive rest day than the first (p < 0.05), suggesting that rest days may provide a short-term recovery period.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».