Influence of Walker Sex and Familiarity on Scent-Marking Behavior of Juvenile and Mature Shelter Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Many mammals living on farms, in zoos, and in research settings behave differently with familiar people versus strangers, and the sex of the person can also influence interactions. We conducted two studies to examine the influence of a dog’s sex and maturity and a walker’s sex and familiarity on the behavior of shelter dogs during leash walks. In Study 1 with unfamiliar walkers (n = 113 dogs), we found that mature males urinated at higher rates when walked by a woman than by a man, whereas mature females urinated at similar rates. Mature males and mature females were less likely to defecate when walked by a man than by a woman. Juvenile dogs were generally less affected than mature dogs by a walker’s sex, suggesting a role for experience in mature dogs’ responses. In Study 2, when dogs were walked more than once by a man and a woman (n = 81 dogs), we found patterns of urination and defecation like those in Study 1. Importantly, the effects of the dog’s sex and maturity and the walker’s sex on dogs’ patterns of urination and defecation did not change over walks as dogs became familiar with walkers. Dogs in shelters are directly exposed to so many people that they may be less responsive to differing degrees of familiarity than mammals living in other settings. Our data indicate that dog maturity and sex and human sex influence dog–human interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».