Behavioral responses to artificial insemination and the effect of positive reinforcement training
Notice bibliographique
Résumé
Dairy cattle experience a variety of stressors associated with routine farm practices, including injections, pen movements, regrouping, and artificial insemination (AI). The first objective of this study was to assess the use of ear position and movement parameters in heifers before, during, and after their first exposure to the AI procedure. The second objective was to test whether heifers exposed to positive reinforcement training (PRT) displayed different ear positions and movement parameters during these 3 events. We tested 14 heifers (13 ± 0.7 mo old); 9 were trained using PRT (as part of another study) and 5 had no experience with PRT. Ear positions were recorded using 6 defined categories, and the frequency of each position was compared across periods relative to AI and between treatments. Ear axial and ear forward positions were more frequent before and after AI events than during AI (4.61 ± 0.93 vs. 0.33 ± 0.12 times/event, and 3.17 ± 0.61 vs. 0.42 ± 0.42 times/event, respectively). Another ear position, backward pinned, was observed less frequently before and after events than during AI (0.09 ± 0.06 vs. 3.58 ± 1.05 times/event). We found no effect of PRT on any ear position measured, and no effect of period relative to AI on any of the 4 movements assessed (leaning froward, backward, and steps taken with front legs and back legs). We conclude that heifers subjected to AI for the first time express distinct ear positions and suggest these are associated with negative emotional states. Further work is required to validate these responses and to determine the extent that they can be used to assess affective responses to this and other procedures.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».