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Enregistrement W7116774807 · doi:10.1016/j.jveb.2025.12.007

Behavioral effects of two diets used for the management of severe equine asthma

2025· article· en· W7116774807 sur OpenAlexafffund
Antoine Symoens, Mathilde Leclère, Valentine André, Marion Desmarchelier

Notice bibliographique

RevueJournal of Veterinary Behavior · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésHayAsthmaHorseExacerbationLung functionFeeding behaviorBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical signs of severe equine asthma can be controlled by feeding diets with fewer inhalable particles than conventional dry hay, such as steamed hay or pellets. We hypothesized that asthmatic horses would spend more time eating, less time resting, and would have fewer gastric ulcers when they are fed steamed hay compared to pellets. Nine asthmatic horses were housed indoors and fed dry hay to induce clinical exacerbation (baseline). They were then fed either alfalfa pellets or steamed hay for 4 weeks, in a crossover design. Horses were filmed in their stalls 18 to 22 h over a 24 h period during exacerbation, and the 1 st and 4 th weeks of each diet. Partial ethograms (time-budget and position) were recorded through the ZooMonitor application (Tracks software) using focal instantaneous sampling. Gastroscopies were performed before and after each diet. When horses were fed pellets, their time spent eating decreased by 33.8% during the 1 st week (P < 0.001). Time spent eating did not change with steamed hay (48.1, 47.8, and 47.9%, P > 0.8, on exacerbation, 1 st and 4 th weeks). There was no association between diets and squamous gastric ulcers. Asthmatic horses spend more time eating when offered steamed hay. This suggests that steamed hay could allow a more physiological time-budget, an important welfare parameter that should be considered in managing horses with severe asthma, despite the equivocal improvement of lung function reported previously.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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