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Enregistrement W4296636459 · doi:10.1093/jas/skac247.503

PSXI-21 Validation of a Method to Determine Dogs’ Preference for Flavors

2022· article· en· W4296636459 sur OpenAlexaff
Paris M Johnson, Logan Kilburn, Kadri Koppel, Charles G. Aldrich

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensMaRS
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTap waterCitric acidFlavorAnimal scienceRandomized block designMathematicsChemistryPreference testFood scienceToxicologyPreferenceStatisticsEnvironmental scienceBiologyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There is little information regarding dogs’ preference for a given flavor, especially in water. Therefore, the objective of this study was to validate the method of using a consumption test to determine the dogs’ ability to discriminate water-based flavors. There were three phases of the study to validate the model using water as a flavor carrier. First was to measure position bias, second to evaluate for preference for specific elemental flavors, and third to evaluate the dogs’ ability to district by dose. To eliminate confounding variables; salt (salty), dextrose (sweet), citric acid (sour) and MSG (umami) were mixed with tap water to create colorless and odorless test solutions (salt 0.5%, dextrose 4%, citric acid 0.1%, MSG 0.035%), with tap water as the control. For evaluating dose sensitivity, salt waters at increasing levels of concentration (0%, 0.25%, 0.5%, 1%, 2%) were evaluated. In this study, twelve adult Beagle dogs (average age one year) were individually housed. Using a randomized block design, ceramic bowls, labeled A-E, were placed along the back wall of each pen and filled with 400g of the control or test solutions. Bowl position was randomized daily, to account for any position bias; and water disappearance was measured for five days. Data were analyzed using a mixed model (SAS version 9.4, SAS Institute, Inc., Cary, NC) with treatment as a fixed effect and the dog and day as random effects. Of the elemental flavors, sweet was most preferred (average 250.05g/day) with sour and salty (average 96.45g/day and 85.77g /day) least preferred (p <0.05). Regarding dose distinction, a linear decrease (p<0.05) in water disappearance was observed as salt concentration increased. These results suggest that dogs do have the ability to distinct between flavors. It also suggests that dogs do have the ability to discriminate between different doses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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