Cognitive and non-cognitive factors predict pigs’ positions in an aggression social network
Notice bibliographique
Résumé
Social network analysis (SNA) provides a means of understanding animals' agonistic behaviour in a group. The aim of this study was to use SNA to characterise how individual cognitive performance affects agonistic behaviour. Using 175 pigs, we hypothesised that their choice of opponents would be affected by their ability to discriminate spatial information and to adapt their behaviour when cues were reversed. A spatial discrimination test was conducted; left and right locations were assigned as positive (food reward) and negative (fan) and each pig's learning speed was recorded. The cues were then reversed, and we tested whether pigs adjusted their behaviour. At age 14 weeks, pigs were regrouped into 14 groups, and their behaviour recorded for 5h, from which weighted and unweighted networks were constructed. Skin lesions were counted after 24h, 1 week and 2 weeks. Males delivered more aggression, and heavier pigs were involved in more aggression. Betweenness centrality (a network position linking otherwise unconnected individuals) increased with network size and decreased with body weight. Passing the reversal learning test predicted more involvement in unilateral aggression. The current study therefore shows links between cognitive performance and aggression and advances the understanding of social network analysis in the context of animal welfare.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».