Tickling, a Technique for Inducing Positive Affect When Handling Rats
Notice bibliographique
Résumé
Handling small animals such as rats can lead to several adverse effects. These include the fear of humans, resistance to handling, increased injury risk for both the animals and the hands of their handlers, decreased animal welfare, and less valid research data. To minimize negative effects on experimental results and human-animal relationships, research animals are often habituated to being handled. However, the methods of habituation are highly variable and often of limited effectiveness. More potently, it is possible for humans to mimic aspects of the animals' playful rough-and-tumble behavior during handling. When applied to laboratory rats in a systematic manner, this playful handling, referred to as tickling, consistently gives rise to positive behavioral responses. This article provides a detailed description of a standardized rat tickling technique. This method can contribute to future investigations into positive affective states in animals, make it easier to handle rats for common husbandry activities such as cage changing or medical/research procedures such as injection, and be implemented as a source of social enrichment. It is concluded that this method can be used to efficiently and practicably reduce rats' fearfulness of humans and improve their welfare, as well as reliably model positive affective states.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».