Taking the Bitter with the Sweet - A Preliminary Study of the Short-Term Response of Horses to Various Tastants in Solutions
Notice bibliographique
Résumé
Horses can distinguish sweet, salty, sour, and bitter tastes, but little is known about their preferences for various tastants. Understanding horse taste preferences can aid in increasing water intake by adding a preferred tastant or by masking an unpleasant taste to encourage administration of medications, for example. The quantity of water intake by horses was examined over five separate trials involving a two-choice preference test between tap water and water containing varying concentrations of sucrose (0-50g/100ml), citric acid (0-2.43mg/100ml), quinine (0-30mg/100ml) or a mix of sucrose (10mg/100ml)/citric acid (1.31mg/100ml) and sucrose (10mg/100ml)/quinine (20mg/100ml). Horses (n = 5) showed a weak preference for sweetened water up to 10mg/100ml (p < .001), with a rejection at higher concentrations. Horses rejected all concentrations of both sour (n = 12 horses; p < .001) and bitter (n = 6 horses; p < .001) solutions. In the mixed tastant trials, sucrose mixed with citric acid was only weakly rejected compared to the sucrose solution alone, which was moderately rejected (n = 5 horses; p < .001). Similarly, mixed sucrose/quinine solution intake increased over the quinine solution alone (n = 9 horses; p < .001). There was a large variation among individual horses within each trial, with some horses strongly rejecting sucrose solutions and others strongly preferring citric acid solutions. No horse indicated a preference for bitter solution in any trial. Age (p < .001), breed (p < .001), and exercise (p = .004) all influenced total fluid intake in the sour trial, not dependent on treatment (p = .063). These preliminary results show that some horses appear to prefer sweet and a preferred tastant can mask a less preferred tastant.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».