Type de document : Article scientifique publié dans Animal Welfare
Auteurs : T. Rowland, T.W. Pike, O.H.P Burman
Résumé en français (traduction) : Une approche en réseau du bien-être animal
L’étude scientifique du bien-être animal implique la mesure de variables physiologiques, comportementales et/ou cognitives pour déduire l’état de bien-être des animaux. Une telle approche implique que ces mesures sont des indicateurs, ou reflètent, une variable latente non mesurée de l’état de bien-être. S’inspirant des développements récents en psychologie humaine et en psychiatrie, nous proposons dans cet article une perspective alternative sous la forme d’une théorie de réseau du bien-être animal. Cette théorie postule qu’il n’existe pas de variable latente ; le bien-être est plutôt un système de réseau d’interactions causales entre et au sein des composantes comportementales, physiologiques et cognitives. Nous décrivons ensuite une approche de modélisation statistique de réseau motivée par la théorie des réseaux, dans laquelle les variables de réponse liées au bien-être sont associées les unes aux autres après contrôle de toutes les autres variables mesurées. Dans trois exemples utilisant des données simulées, nous démontrons comment cette approche peut être utilisée et le type de nouvelles idées qu’elle peut apporter. Ces exemples couvrent un éventail d’espèces et de questions de recherche, que l’analyse de réseau est bien adaptée pour traiter. Nous pensons qu’une approche réseau de la science du bien-être animal est prometteuse pour développer notre compréhension du concept de bien-être animal, ainsi que pour produire des informations pratiques et significatives pour améliorer le bien-être des animaux.
Résumé en anglais (original) : The scientific study of animal welfare involves measuring physiological, behavioural, and/or cognitive variables to infer the welfare state of animals. Such an approach implies these measures are indicators, or reflect, an unmeasured latent variable of welfare state. Drawing inspiration from recent developments in human psychology and psychiatry, in this paper we propose an alternative perspective in the form of a network theory of animal welfare. This theory posits that there is no latent variable; rather, welfare is a network system of causal interactions between and within behavioural, physiological, and cognitive components. We then describe a statistical network modelling approach motivated by network theory, in which welfare-related response variables are associated with each other after controlling for all other variables measured. In three examples using simulated data, we demonstrate how this approach can be used, and the sort of novel insights it can bring. These examples cover a range of species and research questions, which network analysis is well suited to address. We believe a network approach to animal welfare science holds promise for developing our understanding of the concept of animal welfare, as well as producing practical and meaningful information to improve the welfare of animals.
