Optimizing the Production of Proficient Explosive Detection Dogs: An Analysis of the Criteria in Selecting Puppies for Training
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzed the criteria utilized by the different K9 providers in selecting puppies for training to optimize the production of proficient explosive detection dogs. Using a mixed-method research design, specifically concurrent triangulation, the research explored the different criteria used by various K9 providers in selecting puppies. Data were collected through guided survey-interview questions. Results showed that most K9 providers in the Philippines selected puppies aged 3-5 months, and both male and female puppies were equally chosen. Although medium-sized breeds are preferred, the results revealed that Labrador Retrieves and Belgian Malinois are the most preferred breeds. Regarding general health, K9 providers place importance on the skin and coat and the nervous system. Moreover, completely immunized puppies are preferred. Among the behavioral factors considered, trainability emerged as the most highly valued. Meanwhile, K9 providers consistently conduct subtests under the environmental tests, along with reward focus and persistence, search test, and sudden appearance subtests. Breeding is the top choice for obtaining puppies; however, procurement is also widely used. K9 providers face various challenges during the selection process, including health concerns, the availability of quality puppies, the selection system and cost. However, despite these challenges, the current practices of K9 providers achieve notable success rates. This study recommends standardizing puppy selection criteria with a scoring system, strengthening breeding programs to produce healthy working lines, and improving the selection process through collaboration between private and government K9 providers. Future research should explore the connection between selection criteria and the success rates of explosive detection dogs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».