The effects of handling on mouse behavior: cupped hands versus familiar or novel huts or tunnels
Notice bibliographique
Résumé
Mice are commonly tail-handled, despite evidence that this is aversive. Alternatives include cupping and tunnel handling; both methods are associated with improved welfare outcomes, including reduced anxiety and improved ease of handling, but tail handling may be perceived as more practical for handlers. Practicality may be improved by using handling objects already present in facilities, such as upturned mouse huts. Our first aim was to compare hut handling with the established refined alternatives of cupping and tunnel handling. As both tunnels and huts may be used as part of mouse caging, a second aim was to assess the effects of handling object familiarity (from the home cage vs. a novel object). Outcomes assessed were voluntary interaction with the handler and time spent in the open arms of an elevated plus maze (EPM). Mice (n = 51) were randomly assigned a handling method: cupping, tunnel, or hut. Cages (n = 14) were randomly assigned to contain either a tunnel or hut. Mice underwent 9 days of handling and voluntary interaction tests were conducted on days 1, 5, and 9. On day 10, mice were tested in the EPM. We found that interaction varied with handling object: hut-handled mice spent the most time interacting, followed by tunnel-handled and cupped mice (41.7 ± 1.5 s, 36.1 ± 1.4 s, and 33.0 ± 1.5 s, respectively). Familiar objects improved interaction at the outset, but this difference was no longer evident by day 5. We found no effect of handling object or object familiarity on time spent in the open arms of the EPM. These results suggest that hut handling is a refined handling method; this method may be a practical alternative in facilities that already use huts.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».