Training dairy heifers with positive reinforcement: Effects on anticipatory behavior
Notice bibliographique
Résumé
Dairy cattle are often restrained for veterinary procedures, but restraint can cause fear responses that can make the procedure challenging for both the animal and the human handler. Positive reinforcement training (PRT) is used in other species to reduce fear responses and there is now evidence that this can also facilitate handling in cattle. The objectives of this study were to test the effect of PRT on anticipatory and play behavior in dairy heifers. We predicted that heifers trained with PRT would show more anticipatory and play behaviors than control heifers in the period before gaining access to a chute. We used 20 heifers (5 ± 0.6 mo old) that had been habituated to the chute area and had previous experience with handling. Heifers were randomly assigned to 2 treatments: control (n = 10) and PRT (n = 10). PRT heifers were subjected to a training protocol that included standard farm handling techniques, as well as target training with food reinforcement. Control heifers were moved to the chute using standard farm handling techniques only. As predicted, PRT heifers performed more behavioral transitions (7.6 ± 0.77 versus 4.4 ± 0.57 transitions for control heifers; F 1,9 = 21.99, P < 0.01), and specifically performed more locomotory play such as jumping (2.1 ± 0.30 vs. 0.4 ± 0.19 jumps; F 1,9 = 57.18, P < 0.01) and running (2.0 ± 0.40 s vs. 0.5 ± 0.16 s; F 1,9 = 20.73, P < 0.01). These results indicate that PRT results in heifers having a more positive emotional state in anticipation of handling, and supports the use of training to improve the welfare of dairy cattle.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».