MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387662569 · doi:10.1016/j.beproc.2023.104957

How outing conditions relate to the motivation of movement-restricted cattle to access an outdoor exercise yard

2023· article· en· W4387662569 sur OpenAlexafffund
Nadège Aigueperse, Véronique Boyer, E. Vasseur

Notice bibliographique

RevueBehavioural Processes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNovalaitDairy Farmers of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésYardPsychologyHorseback ridingTRIPS architectureMedicinePhysical therapyTransport engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assessing animal motivation to access a given resource is one method available to evaluate what to provide in the living environments of captive animals. Providing increased opportunities for movement can be seen as an important source of enrichment, but we need to know the point of view of the animal. The objective of our study was to test a novel combination of behaviours in order to assess the motivation of cows to access an outdoor exercise paddock. Three trials were conducted, each enrolling 15-16 tie-stall-housed cows as a model for movement-restricted animals. Cows were provided with access to an outdoor exercise yard 5 days/week for the duration of the trial, each trial presenting different conditions such as paddock size, duration of access and animal handling. We recorded the trips' durations and cows' behaviours during the trips going to (go-out) and coming back (go-in) from the paddock. LMr comparisons on PCA were used to assess cow motivation profiles. The same two dimensions of speed and stop quality emerged from the PCA in all three trials, showing the method's robustness. Additionally, three motivation profiles were established, representing how the cows' motivation was affected by the conditions prevailing in each trial.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,634

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBehavioural ProcessesMême sujetAnimal Behavior and Welfare StudiesTravaux en français237 207