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Enregistrement W4399210534 · doi:10.3168/jds.2023-24587

Redefining dominance calculation: Increased competition flattens the dominance hierarchy in dairy cows

2024· article· en· W4399210534 sur OpenAlexaff
Kehan Sheng, Borbala Foris, Joseph Krahn, Daniel M. Weary, M.A.G. von Keyserlingk

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDominance (genetics)Dominance hierarchyHierarchyCompetition (biology)Animal scienceBiologyEconomicsMarket economyEcologyPsychologySocial psychologyAggressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dominance hierarchies are known for mitigating conflicts and guiding priority of access to limited resources in gregarious animals. The dominance hierarchy of dairy cows is typically investigated using agonistic interactions, often monitored at the feed bunk right after fresh feed delivery when competition is high resulting in frequent interactions. Yet, the outcome of agonistic interactions during times of high competition may be more influenced by cows' high valuation of fresh feed than their intrinsic attributes, such that the dominance hierarchy constructed using agonistic interactions under high versus low competition times might differ. We tested how the structure of the dominance hierarchy changes in relation to different levels of competition in a dynamic group of 48 lactating dairy cows over 10 mo, with 6 cows exchanged every 16 d for a total of 159 cows. Using a validated algorithm we continuously detected the actor and reactor of replacement behaviors in 30 feed bins as cows competed for feed. We also calculated the percentage of occupied feed bins to characterize competition at the moment of each replacement. These data were combined to create hierarchies using Elo ratings, separately for 25 occupancy levels ranging from 13% to 100%. For each 1% rise in feeder occupancy, hierarchy steepness fell by 2.41 × 10 −3 ± 9.71 × 10 −5 (SE), and the percentage of dyads where both cows replaced each other rose by 0.13% ± 0.01%. At the highest feeder occupancy level in comparison to the lowest one, we observed 7.57% more dyads in which the dominant individual (those won more interactions at the lowest feeder occupancy) started to lose proportionally more. The magnitude of decrease in the winning rate of the dominant individual in those dyads also got amplified by 1.06 × 10 −3 % ± 1.37 × 10 −4 % (SE) for each 1% increase in feeder occupancy. These findings illustrate how inferred hierarchies vary with competition, with high competition flattening the hierarchy due to increased success of subordinate animals. We suggest that during heightened competition, increased valuation of resources can affect competitive success more than the individual's intrinsic dominance attributes. We recommend against calculating dominance hierarchies based on agonistic interactions during periods of high competition alone, and more generally urge researchers to differentiate agonistic interactions based on context when constructing dominance hierarchies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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