Notice bibliographique
Résumé
With an increase in demand for rewarding horse-human relationships and training programs focused on equine welfare, positive reinforcement is posed as a suitable addition to equine training regimes. Positive reinforcement is not without challenges, and suggestions to overcome problems associated with hand feeding, as used in positive reinforcement, have been explored. Positive reinforcement was shown to reduce signs of body tension during training, which could be used to improve horse welfare and potentially reduce the time needed when training basic grooming and veterinary techniques, making these procedures safer for both the horses and people involved. Primary reinforcers are beneficial in helping horses to learn to perform new and potentially fear-inducing tasks, though the introduction of a secondary reinforcer was not shown to prolong extinction of these learned behaviours. Applications of positive reinforcement include training foals, reducing stress in rehabilitated horses, and reducing potentially dangerous behaviours associated with trailer loading and hoof handling. Suggestions for how positive reinforcement can be used while riding are also presented. Overall, positive reinforcement has been found to be a useful tool in training horses and an effective method for gaining a more willing equine partner. Despite this, more research needs to be done due to small experimental group sizes and other applications of positive reinforcement, including work under saddle, are sorely lacking in current literature. This lack of research should not discourage trainers and owners from integrating positivereinforcement into their routines.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,153 | 0,081 |
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 ».