Temporal consistency of behavior trait measurements in guide dogs
Notice bibliographique
Résumé
Guide dog organizations have strict criteria to breed, raise, and select dogs to assist people with visual impairments. In collaboration with Dr. James Serpell, several guide dog training organizations developed a scoring tool called the Behavior Checklist (BCL) to evaluate candidate guide dogs. The tool's use has expanded to the entire assistance dog industry and is rapidly emerging as the standard behavior assessment. Since 2003, Guiding Eyes for the Blind (GEB) has used the BCL to measure individual dogs' behaviors up to 8 times between puppyhood and final placement. Here, we evaluate the consistency of the BCL over multiple evaluations in a population of 3,969 Labrador Retrievers raised by Guiding Eyes. We grouped BCL evaluations by two methods, factor analysis, and trainer-defined groups, and summarized groupings of behavior in two ways, using mean and lowest scores. We then determined the agreement between pairs of evaluations using kappa statistics and the predictive capacity of early BCL scores to predict later scores using positive and negative predictive values. Evaluations that are similar in nature and those that are scored within 3 to 6 months of one another agree the most. When a dog scores well early in life, they are likely to consistently score well and the dog's behavior is unlikely to regress over time. We also found that dogs who score poorly early in life either improve their scores on later evaluations with training intervention or are removed from training. One limitation of this data is that dogs who score poorly at early time points are often removed from training and the data from later BCL evaluations is biased toward higher-scoring dogs. Regardless, these data show that the BCL is an effective way to evaluate assistance dog behavior and has some predictive capacity.
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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».