The Effect of Human–Horse Interactions on Equine Behaviour, Physiology, and Welfare: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Human-horse interactions (HHIs) are diverse and prominent in the equine industry. Stakeholders have an invested interest in making sure that HHIs are humane. Assessment of equine welfare goes beyond physical health and includes assessment of the emotional state of the animal. HHIs can have a permanent effect on human-horse relationships, thereby influencing welfare. Therefore, an understanding of the horse's affective state during HHIs is necessary. A scoping review was conducted to: (1) map current practices related to the measurement of HHIs; (2) explore the known effects of HHIs on horse behaviour and physiology; and (3) clarify the connection between HHIs and equine welfare. A total of 45 articles were included in this review. Studies that used both physiological and behavioural measures of equine response to human interactions accounted for 42% of the included studies. A further 31% exclusively used physiological measures and 27% used behavioural observation. Current evidence of equine welfare during HHIs is minimal and largely based on the absence of a negative affective state during imposed interactions. Broadening the scope of methods to evaluate a positive affective state and standardization of methodology to assess these states would improve the overall understanding of the horse's welfare during HHIs.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».