Location of Nursery Pigs in Relation to a Human Observer
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this experiment was to determine pigs’ location in their home pen in relation to an unknown female observer. A total of 79 pens housing 1,817 ~6 wk old mixed sexed nursery pigs were used. An approachability test defined by Fangman et al. (2010) was used. The length of the nursery pen was measured with the Adobe Photoshop ruler tool from the pen gate located directly behind the midpoint of the observer’s back (defined as the dorsal medial point) to the opposite end of the pen 20 cm from the floor. A transparency was taped to the computer monitor and the home pen was divided into thirds and fourths. Pigs were then counted within the lines. A pig was considered in a section if both eyes and at least one complete ear were in front of the line. These results will be presented descriptively. Fewer pigs were in the section closest to the observer (6.4% vs. 2.7 %; Figure 1) when the pen was divided into fourths. Pigs included in these closest sections to the observer were most likely to be classified as approaching. Regardless of how pens were divided up, more pigs were located in the furthest section away from the human observer (52.9 and 41.8% respectively; Figure 2). The observer noted portioning the pen into fourths provided greater pig location accuracy. For example when the pen was sectoioned into thirds, a toal of 15 pigs could not be clearly alloacted to a section compared to only four pigs when the pen was divided into fourths. In conclusion dividing the pen into fewer sections resulted in a higher percentage of pigs being classified as approaching the observer, however the accuracy of being able to place pigs into sections was harder when the pen was divided into thirds.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».