Online Training Using an Educational Video Improves Human Ability To Identify and Rate Kitten Fear Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Fear is a negative emotional state that can influence early behavioral development and lead to impairments in animal welfare. For young kittens, excessive fear early in life can instill lasting fearfulness leading to behavioral issues such as aggression, negative impacts on the human–animal bond, potential mistreatment, relinquishment to shelters, and/or euthanasia. Therefore, it is crucial that caretakers can accurately identify when their kittens might be experiencing fear in order to respond appropriately. Methods: We used an online survey to determine: (1) whether members of the general public (n = 761) can accurately identify and rate different severities of fear behavior in young kittens in short video clips (i.e. no fear requiring no intervention, mild fear requiring awareness of possible intervention, and moderate fear requiring immediate intervention); and (2) whether an educational video offering specialized training on identifying kitten behavior can improve human ability to correctly rate kitten behavior in comparison to a general kitten care video. Results: Using mixed logistic regression models, we found no difference at baseline in correct ratings between the two video groups across all fear categories. However, participants who received the specialized behavior training had significantly greater odds of being correct after video training for all three categories compared to participants who received the general kitten care video. Additionally, previous experience with cats and participant personality impacted ratings. Conclusions: Overall, the current study demonstrates that concise and specialized training in identifying kitten behavior is a useful tool for improving human ability to identify and rate fear levels in kittens. This training approach can help strengthen caretaker understanding of kitten behavior to ensure interactions with potentially fear-provoking stimuli are properly mitigated to reduce related welfare impacts. Thus, these types of educational resources are encouraged within shelters, veterinary clinics, research settings, and foster and adoptive homes to improve the welfare of kittens.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,006 | 0,001 |
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 ».