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Enregistrement W4406309124 · doi:10.1016/j.applanim.2025.106522

Factors influencing a hand-touch learning task outcome in the domestic dog (Canis lupus familiaris)

2025· article· en· W4406309124 sur OpenAlexafffund
Amin Azadian, Alexandra Protopopova

Notice bibliographique

RevueApplied Animal Behaviour Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Columbia Knowledge Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésCanisAnimal-assisted therapyHUBzeroPet therapySystemic lupus erythematosusTask (project management)Animal welfareOutcome (game theory)PsychologyVeterinary medicineBiologyMedicineEcologyMathematicsEngineeringPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dog cognition research often requires dogs to meet initial screening and preliminary behavioural criteria to proceed with subsequent experimental task phases. Reasons for the excluded dogs’ inability to meet the criteria, especially in the absence of major stressors or procedural errors, remain uncertain, whether stemming from variations in cognitive capacities, reward motivation, or lack of specific experiences in dogs’ learning history. Our objective was to identify predictors of failure in an owner-administered hand-touch learning task, with the aim of highlighting the characteristics of dogs more likely to succeed in this specific task and the potential sampling bias this success may introduce to the final study populations in similar cognitive studies. A total of 150 pure-bred dogs performed a hand-touch learning task with their owners, using food rewards as a reinforcer. The task consisted of different phases, each necessitating the dog to fulfill specific criteria before progressing to the subsequent phase. Failure was defined as the inability to meet the specified task criteria after three days of attempting the task. Binomial logistic regression was used to evaluate the probability of failure, incorporating dogs’ demographic characteristics, training history, reward responsiveness, and impulsivity scores, along with factors specifying owners’ previous experiences with dogs as independent variables. indicated a higher likelihood of task failure associated with advancing age, lower food responsiveness scores, being a non-sporting dog, receiving non-food rewards in previous trainings, lack of familiarity with the hand-touch behaviour, along with a lack of dog training knowledge and a history of owning fewer dogs by the owner. While findings are specific to the hand-touch training and may not generalize to other types of canine cognitive tasks or broader contexts, they highlight potential selection biases in similar cognitive research, where certain groups of dogs may demonstrate a higher likelihood of success, and thus, be disproportionately represented. This possibility warrants further exploration across a broader range of cognitive tasks and contexts. • Older and less food responsive dogs are more likely to fail in the hand-touch learning task. • Dogs without relevant training experiences are more likely to fail in the hand-touch task. • Owners dog training knowledge and their prior experience with dogs may impact dogs’ learning outcome in the hand-touch task. • Canine cognition research employing similar tasks should consider potential biases favoring the performance of highly reward-motivated or experienced dogs.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,343 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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