PSXV-16 Association of Experience and pre-Race Behavior in Performance Among Racing Quarter Horses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The annual average cost of maintaining a racehorse will typically outweigh its earning, making it important that the horse performs above average. The goal of this study was to investigate if the age or experience level of a racehorse could be associated with performance. This study observed pre-racing Quarter Horses (n = 1,033) behavior during one racing season at Delta Downs racetrack (Vinton, LA). The horses were placed into groups based on race experience (0-2, 3-10, and 11+ total races). Horse pre-race before saddling (BSAD), saddling (SAD), after saddling (ASAD) and post-parade (POST) behaviors (calm, ready or nervous) were observed to identify if the horse was calm, ready, or nervous. The behavior types were recorded as categorical variables in this study and were analyzed using proc FREQ, and the finish was recorded as a quantitative variable and were analyzed using proc GLM with (P < 0.05) being statistically different. Horses with 11+ races had a mean±SE finish (4.9±0.1), better (P< 0.05), than horses with 3 to 10 races (4.8±0.2) and both were better (P< 0.05) than horses with 0 to 2 races experience (5.5±0.2). Race experience was also associated with pre-race behaviors. There were more (P< 0.05) horses with 0 to 2 races experience that were classified as nervous during the BSAD (39/326, 11.9%), SAD (29/326, 8.9%), ASAD (13/325, 4.0%) and POST (17/320, 5.3%) compared with horses with 11 plus races experience; BSAD (5/343, 1.5%), SAD (16/343, 4.7%), ASAD (4/343, 1.2%) and POST (1/341, 0.3%). The improvement in race finish among horses with more experience could be that they have been placed in more suitable levels of racing competition compared with unexperienced horses. However, the additional racing experience was associated with less stress or fear-full behaviors pre-race that can result in a reduction of available energy to possibly prolonged elevated cortisol concentrations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,006 | 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 ».