一种在测试中评估狗的评估方法,评估狗对动物辅助教育的适应性
Weronika Stempiń1, Janusz Strychalski1
1Department of Fur-Bearing Animal Breeding and Game Management, University of Warmia and Mazury, Oczapowskiego 5, 10-719 Olsztyn, Poland.
Animals : an open access journal from MDPI
|April 27, 2024
概括
人工智能 (AI) 的定义可以标准化行为评级 (BR) 来评估狗在动物辅助教育 (AAE) 中的适用性. 这种由人工智能驱动的方法显示了对犬类行为评估的可靠性.
科学领域:
- 动物行为研究动物行为研究.
- 狗类的认知能力
- 人工智能在动物福利中的作用
背景情况:
- 狗的行为评分 (BR) 可能由于主观评分者的解释而缺乏标准化.
- 人工智能 (AI) 提供了客观和一致的行为定义的潜力.
- 评估狗适合动物辅助教育 (AAE) 需要可靠的行为评估方法.
研究的目的:
- 通过AI定义的行为指标,引入一种新的方法来评估狗对AAE的适合性.
- 评估拟议的人工智能驱动的BR方法的评价者间可靠性.
- 将人工智能驱动的BR方法与传统的主观评级进行比较.
主要方法:
- 对25只接受AAE适应性评估的狗进行视频分析.
- 由五位独立观察员使用AI定义的行为标准进行的行为评级.
- 在九个子测试中计算评分器间可靠性.
主要成果:
- 在9个子测试中,7个实现了令人满意的评分间可靠性 (0.715-0.856).
- 在两个子测试 (0.667和0.617) 中观察到较低的分级间可靠性.
- 人工智能驱动的BR分数和主观评级分数之间没有发现显著差异.
结论:
- 人工智能定义的BR方法证明了对犬类行为评估的可靠性.
- 这种方法可以提高AAE适用性测试的标准化和客观性.
- 该方法有可能为AAE和其他工作角色中的狗开发新的评估方法.
