《Applied Animal Behaviour Science》：Developing a methodology to identify personalities in farmed red deer
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理解动物性格被认为是一种通过优化个体与养殖系统的匹配，提升放牧环境下家畜生产力的潜在途径。然而，针对养殖马鹿（Cervus elaphus），尚缺乏标准化的性格识别方法学。本研究探索了结合可穿戴技术与统计分析手段，以量化行为并界定可用于识别马鹿性格特征的行为指
理解动物性格被认为是一种通过优化个体与养殖系统的匹配，提升放牧环境下家畜生产力的潜在途径。然而，针对养殖马鹿（Cervus elaphus），尚缺乏标准化的性格识别方法学。本研究探索了结合可穿戴技术与统计分析手段，以量化行为并界定可用于识别马鹿性格特征的行为指标。研究人员为68头马鹿佩戴定制项圈式可穿戴设备，连续采集7天的行为数据，并比较了多种统计方法来检验行为一致性与行为稳定性——这两个衡量性格特征的核心指标。其中，行为一致性指个体在群体中相对于其他个体的行为表达差异维持程度；行为稳定性则衡量个体行为表达随时间与环境变化发生的绝对改变程度。研究采用肯德尔和谐系数（Kendall’s coefficient of concordance, W）及基于线性混合模型（linear mixed-model）的组内相关系数（Intraclass correlation coefficient, ICC）评估行为一致性；采用个体稳定性得分（individual stability score, ISS）和相对可塑性系数（coefficient of relative plasticity, CRP）评估行为稳定性。结果表明，群体内的行为一致性因所测行为类型而异，个体在群体中的排名表现出中等至强的一致性；其中肯德尔和谐系数在本研究中是评估行为一致性的最优方法，因为它反映的是相对排名的一致性而非绝对一致性。行为稳定性在群体中差异显著，两种方法均提供了有效信息。研究表明，可穿戴技术与相应统计方法相结合，能够量化养殖马鹿的行为并评估其行为一致性与稳定性，从而为推断个体性格提供依据。
本研究发表于《Applied Animal Behaviour Science》，聚焦于养殖马鹿（Cervus elaphus）个体性格识别方法学的开发与验证。当前，将动物性格特征应用于精准畜牧管理以提升生产效率和动物福利已成为研究热点，但在马鹿养殖中仍缺乏标准化、可量化的性格评估体系。传统行为数据采集依赖人工观察，耗时费力且易受主观因素影响，难以在真实放牧环境中实现高频、长周期监测。因此，研究人员旨在建立一套基于可穿戴传感器与统计分析的客观方法，通过量化活动（Activity）、探索（Exploration）和社会（Social）三个行为轴，评估马鹿个体行为的跨时间、跨环境一致性及稳定性，从而验证性格特征的存在及其可测量性。
为开展研究，研究人员于2023年1月至2月在新西兰AgResearch Invermay研究中心鹿场，选取86头4岁龄雌性马鹿作为样本队列，为其佩戴定制的颈圈式可穿戴设备。该设备集成三轴加速度计（accelerometer）与全球定位系统（Global Positioning System, GPS），分别以1秒和300秒的频率采集运动数据与位置数据。研究人员通过R语言进行数据清洗与处理，剔除了数据缺失率超过阈值的记录，最终纳入67头个体连续7天的高质量数据集。行为分析基于Thompson等人提出的框架，划分为三个维度：活动轴通过加速度数据计算反刍（ruminating）、采食（grazing）及其他行为的时间占比，并结合体重估算每日净能量消耗（Net Energy, NE）；探索轴利用GPS数据计算每日家域范围（95%等密度线）与核心范围（50%等密度线）及行走距离；社会轴通过计算10分钟浮动窗口内的最近邻距离（nearest neighbour distance）与20米半径内的同伴数量（cohort size）来评估社群行为。统计分析采用广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models, GLMM）检验环境效应，并通过肯德尔和谐系数（W）与组内相关系数（ICC）评估行为一致性，通过个体稳定性得分（ISS）与相对可塑性系数（CRP）评估行为稳定性。
研究结果部分显示，数据采集成功率为79%，最终数据集包含两处牧场环境（6.8公顷与4.4公顷）共7个完整观测日。描述性分析表明，物理环境显著影响多数行为指标：在较大的牧场（Pasture 1）中，马鹿的家域范围更大、群体规模更大、最近邻距离更近，但行走距离更短、采食时间更短而反刍时间更长。行为一致性分析结果显示，肯德尔和谐系数（W）在活动轴（0.479–0.580）、探索轴（0.268–0.538）和社会轴（0.293–0.465）均表现出中等程度的显著性（p<0.001），表明个体在群体中的行为排名具有跨时间和跨环境的一致性；相比之下，组内相关系数（ICC）的值普遍较低，反映出单纯基于原始数据的绝对一致性较弱。行为稳定性分析发现，个体间的稳定性差异巨大。采食时间表现出最高的平均稳定性（ISS=0.384），而核心活动范围与最近邻距离的稳定性最低。相对可塑性系数（CRP）结果与ISS呈强负相关（r=-0.68），证实部分个体表现出高度稳定的行为模式，而另一些则表现出高度的表型可塑性（phenotypic plasticity）。行为相关性分析表明，同一行为轴内的指标间存在从弱到强的正相关，而社会轴的两个指标（最近邻距离与同伴数量）呈强负相关（r=-0.713），符合生物学预期。
在讨论部分，研究人员指出，本研究首次证明了可穿戴技术在养殖马鹿性格识别中的应用潜力，解决了传统人工观察在时空覆盖上的局限性。尽管设备存在非随机数据丢失等技术缺陷，但高采样频率弥补了部分不足。研究强调，肯德尔和谐系数是评估此类重复测量排名数据最适宜的方法，因为它不受绝对值波动的影响，更能反映个体在群体中的相对地位。此外，马鹿作为驯化历史较短的物种，其种群内保留了丰富的自然行为变异，这为未来的选择性育种提供了可能。研究人员同时指出，社会行为分析中关于个体静止的假设可能引入误差，且当前仅验证了短期（7天）内的行为特征，长期一致性仍需进一步验证。结论部分总结认为，该研究成功构建了一套结合可穿戴传感器与特定统计指标（W、ISS、CRP）的方法学，能够有效量化养殖马鹿的行为特征，证实了个体性格特征的存在，为实现基于性格匹配的精准牧场管理奠定了基础。
