Understanding Chicks’ Emotions: Are Eye Blinks & Facial Temperatures Reliable Indicators?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In commercial farming systems, chicks are reared without a mother. This absence of maternal influence can cause welfare problems when the chicks become older. Chicks imprint on their mothers they are young, and this mediates their stress and fear response. It is important to recognise problems early in the development of chicks to avoid welfare issues when they are older. One way to assess welfare is by measuring affective states. Research has shown chickens can display empathy, both towards their offspring and towards conspecifics. Measures of negative and positive affective states, either behavioural or physiological, could be good welfare indicators. This study employed non-invasive methods to measure affective states in laying hen chicks. Using video and thermal imaging, it analysed temperature changes in the peripheral areas and head region as well as changes in blinking behaviour before and after exposure to a stressor. The prediction was that the temperature would decrease in the eye and peripheral regions in response to a stressor and that the blinking rate would decrease. These changes would be indicative of a negative affective state. The results showed that the eye temperature as well as the blinking rate both decreased, whereas the temperature in the head region and the beak area increased. These results could be indicative of a negative affective state.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».