MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405927776 · doi:10.3390/ani15010053

Social Relationships of Captive Bachelor Przewalski’s Horses and Their Effect on Daily Activity and Space Use

2024· article· en· W4405927776 sur OpenAlexaff
Anastasiia Nykonenko, Yevhen Moturnak, Philip D. McLoughlin

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWildlife Ecology and Conservation
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaptivityWelfareEquusSocial groupBiologyDemographyGeographyEcologyPsychologySocial psychologySociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

), daily time allocation and space use may be influenced by social structure and, in turn, reflect welfare. Here, we identify social relationships, time budgets, and spatial distribution of a group of nine older (aged 6-21 years) male Przewalski's horses living in a non-breeding (bachelor) group. We conducted our work at the Askania-Nova Biosphere Reserve, over 65 h of observation in summer, 2015. Horses formed stronger social bonds with individuals of similar gregariousness and dominance levels. Social-network analysis identified three distinct subgroups with significant differences in locomotion, social behaviour, and foraging. However, resting and vigilance behaviour remained similar across the subgroups. Behavioural synchrony across all activities was higher within subgroups than between. Space use was also affected by subgroup membership, with some horses overusing or underusing critical resource areas like hay and water. These findings suggest opportunities to improve welfare by adjusting space and resource distribution, particularly for more submissive individuals. Our approach may also aid in selecting reintroduction candidates by considering social characteristics alongside health, genetic, and other factors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnimalsMême sujetWildlife Ecology and ConservationTravaux en français237 207