Investigating the capabilities of large vision language models in dog emotion recognition.
Notice bibliographique
Résumé
Identifying emotional states in animals is a key challenge in behavioural science and a prerequisite for developing reliable welfare assessments, ethical frameworks, and robust human-animal communication models. Recently, large vision-language models (LVLMs) such as GPT-4o, Gemini, and LLaVA have shown promise in general image understanding tasks, and are beginning to be applied for emotion recognition in animals. In this study, we critically evaluated the ability of state-of-the-art LVLMs to classify emotional states in dogs using a zero-shot approach. We assessed model performance on two datasets: (1) the Dog Emotions (DE) dataset, consisting of web-sourced images with layperson-generated emotion labels, and (2) the Labrador Retriever cropped-face (LRc) dataset, which stems from a rigorously controlled experimental study where emotional states were systematically elicited in dogs and defined based on the experimental context in canine emotion research. Our results revealed that while LVLMs showed moderate classification accuracy on DE, performance is likely driven by superficial correlations, such as background context and breed morphology. When evaluated on LRc, where emotional states are experimentally induced and backgrounds are minimal, performance dropped to near-chance levels, indicating limited ability to generalise based on biologically relevant cues. Background manipulation experiments further confirmed that models relied heavily on contextual features. Prompt variation and system-level instructions slightly improved response rates but did not enhance classification accuracy. These findings highlight significant limitations in the current application of LVLMs to non-human species and raise ethical and epistemological concerns regarding potential anthropocentric biases embedded in their training data. We advocate for species-sensitive AI approaches grounded in validated behavioural science, emphasising the need for high-quality, preferably experimentally-based multimodal datasets and more transparent validation. Our study underscores both the potential and the risks of using general-purpose AI to infer internal states in animals and calls for rigorous, interdisciplinary development of animal-centred computational approaches.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».