Characteristics and traits of selection of search and rescue dogs of different breeds
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the research was to study and give an objective evaluation of the olfactory orientation of search and rescue dogs of different breeds with using selection and genetic parameters. In order to assess these parameters of the working traits of service dogs of different ages, data from special evaluation forms of the following breeds were used such as German Shepherd, Belgian Shepherd, Labrador Retriever, Golden Retriever, owned by the Russian Ministry of Emergency Situations. It was found during assessing the selection and genetic parameters of the olfactory orientation of dogs of different breeds that the average indicator of correctly made decisions by dogs during the study of the trail (compliance with the standard) was the highest in dogs of the lupoid type of German Shepherd breed – 82.8 %. They were inferior to males of Golden Retriever breed (P > 0.999). When certain animals interact with the environment, variability of traits occurs. Thus, in dogs of German Shepherd breed, the coefficient of variability was 5.7 %. For example, among dogs there are animals with deviations within 1σ (search performance was 77.1 %), which make a greater percentage of errors, and dogs whose performance in making correct decisions was 88.5 %. Among 22 males of Belgian Shepherd (Malinois) breed high results were also noted as 80.5 %. Dogs of this breed have animals capable of having a greater track performance of up to 84.5 %, as indicated by a coefficient of variability of 4.0 %. Within +1σ such values are allowed. It was established when used a statistical one-factor complex with fi xed indicators of olfactory orientation that among dogs of diff erent breeds the strength of the influence of origin on olfactory orientation is different.
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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 | 0,000 | 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 ».