Video-based compilation of acute pain behaviours in cats
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this work was to create a video-based compilation of acute pain behaviours in cats as an open-access online resource for training of veterinary health professionals. METHODS: A database comprising 60 h of video recordings of cats was used. Videos were previously recorded after ethical approval and written client consent forms, and involved cats with different types (eg, medical, surgical, trauma, orofacial) and degrees (eg, from no pain to severe pain) of acute pain, before and after surgery or the administration of analgesia. The database included videos of cats of different coat colours, ages, sex and breeds. Video selection was based on a published ethogram of acute pain behaviours in cats. Videos were selected by one observer (SM) according to their definition and quality, followed by a second round of screening by two observers (SM and PVS). Video editing included a standardised template (ie, watermark and titles). RESULTS: A total of 24 videos (mean length 33 ± 17 s) with each acute pain-related behaviour described in the ethogram were uploaded to an open-access online video-sharing platform (http://www.youtube.com/@Steagalllaboratory) with an individual hyperlink. Videos were provided with a short description of the behaviour for the public. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: This video-based compilation may promote better training of veterinary health professionals on acute pain assessment while improving feline health and welfare and the understanding of cat behaviours.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».