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Enregistrement W4362698510 · doi:10.1038/s41598-023-32756-5

Calves peak-end memory of pain

2023· article· en· W4362698510 sur OpenAlexafffund
Thomas Ede, Raphaela E. Woodroffe, M.A.G. von Keyserlingk, Daniel M. Weary

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDairy Farmers of ManitobaDairy Farmers of Canada
Mots-clésAnalgesicMedicineAnesthesiaRecallConditioningReflexPsychologyMathematicsStatisticsCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In humans, the 'peak-end' rule states that recollection of an experience is most often influenced by the peak (the most intense moment) and end of the experience. We investigated whether calves followed the peak-end rule in their memory of a painful procedure: disbudding. As proxies for retrospective and 'real-time' reports of pain, we used conditioned place aversion, and reflex pain behaviours. In two separate trials, calves were subjected to two disbudding conditioning sessions (one horn per treatment), acting as their own control. In the first trial, calves (n = 22) were disbudded and remained in a pen for 4 h, and disbudded and left in another pen for 4 h with an additional 2 h following an analgesic treatment. In the second trial, calves (n = 22) were disbudded and left in pens for 6 h during both treatments, receiving the analgesic at either 2 h or 4 h after disbudding. Calves were then tested for place aversion. For both trials we did not observe a preference for the pens where calves received analgesic treatment towards the end of the session. We did not find an association between aversion and the sum, peak or end of pain behaviours. Results are not consistent with a peak-end effect in calves' memory of pain.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,309 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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