Nature calls: intelligence and natural foraging style predict poor welfare in captive parrots
Notice bibliographique
Résumé
Understanding why some species thrive in captivity, while others struggle to adjust, can suggest new ways to improve animal care. Approximately half of all Psittaciformes, a highly threatened order, live in zoos, breeding centres and private homes. Here, some species are prone to behavioural and reproductive problems that raise conservation and ethical concerns. To identify risk factors, we analysed data on hatching rates in breeding centres (115 species, 10 255 pairs) and stereotypic behaviour (SB) in private homes (50 species, 1378 individuals), using phylogenetic comparative methods (PCMs). Small captive population sizes predicted low hatch rates, potentially due to genetic bottlenecks, inbreeding and low availability of compatible mates. Species naturally reliant on diets requiring substantial handling were most prone to feather-damaging behaviours (e.g. self-plucking), indicating inadequacies in the composition or presentation of feed (often highly processed). Parrot species with relatively large brains were most prone to oral and whole-body SB: the first empirical evidence that intelligence can confer poor captive welfare. Together, results suggest that more naturalistic diets would improve welfare, and that intelligent psittacines need increased cognitive stimulation. These findings should help improve captive parrot care and inspire further PCM research to understand species differences in responses to captivity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».