動物訓練不只是花式，更是改善實驗動物福利的好方法

本文由 建研所 委託，泛科學企劃執行。 

當你走進一棟建築，是否能感受到它對環境的友善？或許不是每個人都意識到，但現今建築不只提供我們居住和工作的空間，更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生，正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題，確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染，同時提升我們的生活品質。然而，要成為綠建築並非易事，每一棟建築都需要通過層層關卡，才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境，政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立，旨在透過標準化的建築評估系統，鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時，為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法，自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止，已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品，涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築，不僅提升建築物的整體性能，也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

說這麼多，你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程，要經歷哪些標準與挑戰？

綠建築標章	智慧建築標章	綠建材標章

第一招：依循 EEWH 標準，打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源，是綠建築（green building）的核心理念，但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單，而是涵蓋建築物的整個生命週期，也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內，都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準，讓我們先回到 1990 年，當時英國建築研究機構（BRE）首次發布有關「建築研究發展環境評估工具（Building Research Establishment Environmental Assessment Method，BREEAM®）」，是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後，於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」（Leadership in Energy and Environmental Design, LEED）這套評估系統，加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶，氣溫高，濕度也高，得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生，四個英文字母分別為 Ecology（生態）、Energy saving（節能）、Waste reduction（減廢）以及 Health（健康），分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級，設有九大評估指標。

我們就以「台江國家公園」為例，看它如何躍過一道道指標，成為「鑽石級」綠建築的國家公園！

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園，也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時，還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築，其外觀採白色系列，從高空俯瞰，就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落；從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊，生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構，設計自然護岸，保留基地既有的雜木林和灌木草原，並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物，採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙，不僅強化了環境的保護力，也提供多樣的生物棲息環境，使這裡成為動植物共生的美好棲地。

第二招：想成綠建築，必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築，使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中，對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出，一路到今日，國際間對此一概念的共識主要包括再使用（reuse）、再循環（recycle）、廢棄物減量（reduce）和低污染（low emission materials）等特性，從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時，使用自然材料與低 VOC（Volatile Organic Compounds，揮發性有機化合物）建材，亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後，內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度，以建材生命週期為主軸，提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說，為確保室內環境品質，建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件；為了防溫室效應的影響，須使用本土材料以節省資源和能源；使用高性能與再生建材，不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性，也強調材料本身的再利用性。

在台江國家公園內，綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念，更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設，並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料，為鳥類和小生物營造棲息空間，讓「蚵殼磚」不再只是建材，而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆，整體綠建材使用率為 52.8%。

在日常節能方面，台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如，引入樓板下的水面蒸散低溫外氣，屋頂下設置通風空氣層，高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出，廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地，創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企，如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流，不僅提升了隔熱效果，減少空調需求，讓建築如同「與海共舞」，在減廢與健康方面皆表現優異，展示出綠建築在地化的無限可能。

在綠建材的部分，另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程，其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材，比方提高高爐水泥（具高強度、耐久、緻密等特性，重點是發熱量低）的量，並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」，還用再生透水磚做人行道鋪面。

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區，首先，他們捨棄金屬建材，讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是，他們也將施工開挖的土方做回填，將有高地差的荒地恢復成平坦綠地，本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪，無痛轉綠。

等等，這樣看來建築夠不夠綠的命運，似乎在建材選擇跟設計環節就決定了，是這樣嗎？當然不是，建築是活的，需要持續管理–有智慧的管理。

第三招：智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率，除了從建築設計與建材的使用等角度介入，也須適度融入「智慧建築」（intelligent buildings）的概念，即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性，使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器，用於蒐集環境資料和使用行為，並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

為了推動建築與資通訊產業的整合，內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度，為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂，目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例，為了掌握建築物生命週期中的能耗，需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標，評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面，則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境，以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中，充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術，來達成兼顧環保和永續發展的理念，也是利用建築資訊模型（BIM）技術打造的指標性建築，受到國際矚目。

在興建階段，為了保留基地內 4 棵原有老樹，團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描，並將大小等比例匯入 BIM 模型中，讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離，確保施工過程不影響樹木健康。此外，在大樓啟用後，BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」，透過 3D 建築資訊模型，提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護，包括保養計畫、異常修繕及耗材管理，讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用，從建造設計擴展至施工和日常管理，使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management，簡稱 FM ) 為例，該系統可在雲端進行遠端控制，根據會議室的使用時段靈活調節空調風門，會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣，而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率，保持低頻運作，實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現，從源頭減少碳足跡；綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小，並保障居民的健康；智慧建築標章運用科技應用，實現能源的高效管理和室內環境的精準調控，增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用，讓建築不僅是滿足基本居住需求，更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

可以傳染的「興奮感」：費洛蒙

費洛蒙是一種非常大的分子，會從動物體內散發出來並影響其他動物身體的行為。

這種物質當初是在 1959 年由德國生物化學家阿道夫．布特南特（Adolf Butenandt）發現， 這位科學家在二十年前就因為首次合成出性激素而獲得諾貝爾化學獎，說他是化學界的搖滾巨星都還不足以形容他的貢獻。

他的研究發現，費洛蒙的功能和激素一樣，但是只對附近的相同物種個體有效。

舉例來說，如果動物 A 在動物 B 附近釋放出性費洛蒙，動物 B 的身體會吸收這些分子，整體行為也會受到影響。這其實代表動物 A 具有像丘比特的能力，只不過用的不是箭，而是分子。

基於以上的原因，費洛蒙有時會被稱為「環境激素」（eco-hormone），因為這類分子的運作方式就像是體外的激素。

和激素相同的是，費洛蒙有各式各樣的結構。有些分子非常小，有些則相當大，不過全都是揮發性分子，這表示分子在特定條件下會輕易蒸發。揮發性物種通常很好辨識，因為會帶有強烈的氣味（像是汽油或去光水）。

研究人員決定把這種分子命名為費洛蒙（pheromone），是因為字面上的意思是「轉移興奮感」，而這正是費洛蒙的功能。

動物間的費洛蒙功用

強大的費洛蒙分子可以傳送幾種不同主題的訊號給附近的同類，例如食物、安全狀況或者性。舉例來說，螞蟻會在巢穴和食物之間的路徑散發費洛蒙，來通知彼此食物來源在哪裡。

狗在散步時對消防栓撒尿是為了標示自己的領域，這時釋放的就是領域費洛蒙。就連雄鼠也會散發出性相關的費洛蒙來吸引雌鼠，同時也會導致附近的雄鼠變得更有攻擊性。

那麼人類呢？

人也會散發出任何一種類型的性費洛蒙嗎？

出乎意料的，人類不會散發任何一種形式的性費洛蒙。不過我們自以為有費洛蒙的原因在這裡：1986年，溫尼弗雷德．卡特勒（Winnifred Cutler）發表的研究宣稱，她成功分離出第一種人類性費洛蒙。

在這項研究計畫中，她蒐集、冷凍並解凍來自幾位不同對象的性費洛蒙。一年之後，她將這些分子塗在許多女性受試者的上唇，接著便宣稱她觀察到和大自然的動物類似的結果。

事實上，卡特勒的研究完全是一派胡言。她根本沒有分離出人類性費洛蒙；而只是把奇怪的氣味塗在隨機受試對象的上唇，其中包括——請做好心理準備——腋下的汗水。

與其說是分離出純費洛蒙，不如說她蒐集的是人流汗時排出的電解質，而且還抹在別人的臉上。

直到今天，卡特勒的噁心科學研究還流傳在網路上的各個角落，這表示如果有人在 Google 上搜尋「人類性費洛蒙」，就會和得到一堆錯誤資訊。有些研究人員堅信我們總有一天會發現性費洛蒙，不過在這本書出版的當下，科學界尚未找到任何人類性費洛蒙。

一直以來有不少相關研究在執行和重複進行，也盡可能針對各種變數進行調整，而所有的研究團隊都得出相同的結論：二十一世紀的人類大概沒有性費洛蒙。

但人類有史以來就是這樣嗎？如果大多數的其他哺乳類都有性費洛蒙，包括兔子和山羊，為什麼我們沒有？

答案其實意外簡單：人類學會了溝通。

我們可以用語言（和蠟燭……還有性感內衣……）告訴伴侶我們有興趣滾床單，而雪貂則必須往理想交配對象的方向散發性分子。

——本文摘自《完美歐姆蛋的化學》，2022 年 12 月，日出出版出版，未經同意請勿轉載。

狗（Canis lupus familiaris）是人類馴化最悠久、最廣泛的動物，牠們幾乎存在於全世界每個人類社區中，並在不同時代與文化裡扮演著不同的角色，其中包括狩獵、放牧、運輸、守衛、警報、追踪、商品、精神媒介及民俗醫療等等不勝枚舉的功能 ^[4]。

根據目前研究，已成功訓練犬隻來檢測人類的各種代謝狀況及疾病，其中包括低血糖和高血糖 ^{[10, 20]}、癲癇發作 ^[3] 、癌症 ^[13] 以及細菌和病毒感染 ^[1]。

而在 COVID-19 大流行時代當然也不會缺少牠們的位置，因此陸陸續續就有相關的研究團隊開始著手訓練犬隻來檢測 COVID-19 ^{[7, 9, 11]}，且總體都表現出不錯的準確率，以 Essler 等人的研究為例 ^[7]，其靈敏度（真陽性率）為 71% ；特異度（真陰性率）為 98% 。

本篇文章將從狗狗的嗅覺原理，談到訓練方式與臨床上的可能性與限制。

狗靠什麼原理來聞出疾病？

• 疾病聞得出來嗎？

早在公元前 1 世紀的古印度醫學典籍《Sushruta Samhita》中就有提及到，確實是有一些疾病是可以改變人類的氣味的，而這些疾病從滲出液中會釋放出特定的揮發性有機化合物 （volatile organic compounds，VOCs），並可用作於診斷參考 ^[5]。大概 19 世紀開始，西方文化也開始通過嗅覺線索來診斷一些疾病，例如天花及壞血病 ^[14]。

• 狗聞到的是什麼？

雖然人類的嗅覺沒比想像中差，一定程度上人類確實是可以通過汗液識別出含有細菌衍生內毒素（bacteria-derived endotoxins）的個體 ^[17] ，但這相比於狗，那可就是小巫見大巫了。因為狗的氣味檢測能力大概至少是普通人的一千至一萬倍 ^[23] ，牠們除了可以識別具有更細緻氣味變化的人類病原體外，甚至是可以聞出人類在不同情緒狀態下的差異 ^[5] 。

這使我們難以得知牠們的「鼻」中世界，即使是使用上複雜的氣相層析質譜法 （Gas chromatography–mass spectrometry）也無法檢測到不同疾病間 VOCs 的差異，因為它甚至會因個體差異而有所不同，所以狗對氣味的反應可能不是單一一種氣味，而更可能是一種獨特的氣味組合模式 ^[18]。

如何有效訓練狗狗檢測疾病？

• 訓練的方式

基本上訓練流程都與教狗來偵查炸彈及毒品大同小異，首先團隊會將患有特定疾病的人和沒有患有特定疾病的人身上採集生物樣本，例如汗液和尿液。然後會讓狗用嗅聞裝有樣品的容器，如果有做出正確反應了話，狗將會被賦予獎勵（食物），如果沒有了的話則非 ^[18]。

• 樣本的採集

檢測犬的訓練盡量要使用來自不同個體的許多樣本，因為如果樣本不足了話，狗學會的將是區分個體的氣味，而不是疾病的氣味。所以狗的工作就是尋找這些樣本的共通點，並記住它，即使這些氣味存在個體差異 ^[18] 。

此外我們還必須注意樣本中的其他變數，例如如果我們所有陽性樣本都是從醫院採集過來的，而所有陰性樣本又剛好是從社區採集過來的，那狗可能只會分辨誰去過醫院，而不是誰得了病。

總而言之樣本的多樣性越高，狗的類化（generalization）範圍也就會越廣，準確度也就越高 ^[18] 。

臨床上的可行性與障礙

• 環境轉移效應（context shift effect）

因為大部分實驗還是處於實驗室裡的模型，更多實際操作的臨床數據是缺乏的，例如當動物在環境中的刺激下學會執行行為被轉移到新的環境中時，可能會有表現能力下降的情況，而這種現象被稱為環境轉移效應（context shift effect）^[2]。

並且這種效應曾在經過高度訓練以檢測爆炸物的狗身上發現過^[8]，以一項針對肺癌患者的檢測犬研究為例，通過從醫院轉移到另一個地點，犬隻的表現會有顯著的降低，其假陽性的發生率也會增加^[22]。

• 人畜共患風險

除了訓練技術及成本方面的問題外，這技術還涉及 SARS-CoV-2 的人畜共患病傳播相關的公共衛生及動物福利問題，根據目前研究，還是無法確定狗在檢測 SARS-CoV-2 變體以及多種病毒感染者上的有效性^[5]。

有鑑於 SARS-CoV-2 起源於蝙蝠一說，仍然是形成人類大流行的最可能原因^[24]，並且目前已發現幾種野生及圈養動物物種被感染，其中包括貓、狗及水鼬（minks） ^{[6, 16]} 。

D’Aniello 等人認為 ^[5] ，在沒有足夠的報告來確定狗能不能成為宿主物種，或甚至是與人類交叉感染之前，故意將狗暴露於 SARS-CoV-2 之前都是是草率的。在面對這議題時我們必須更加謹慎，限制大流行最重要的策略之一，就是預防潛在病毒宿主的任何溢出感染（spillover infection）。

教機器人辨識 COVID-19 ，可能比教狗狗更實際

如果配合正確的部屬策略了話，那相比於一次性的檢測試劑，訓練犬隻來檢測 COVID-19 確實還是一種高機動性、自主性及非侵入性的篩檢方法，並可一次篩檢一定範圍內的大量人員或樣本 ^[15] 。

可惜的是，儘管訓練有素的個體具有臨床應用價值，但學界仍未詳細了解不同品系及個體的狗的反應差異以及將這些訓練廣泛推廣的可能性 ^[5] 。

如獸醫師Otto在《nature》的採訪 ^[18] 中表示：「狗將在早期診斷中發揮作用，但我們還沒有找到最好的方法去實踐，這需要從科學和動物福利的角度繼續探索，但最大的問題是資金」。

如果要考慮到訓練成本（包含檢測犬的育種、培育和安置等等）、人畜共患風險及動物福利了話，與其「教狗辨識 COVID-19 」，不如「讓機器學會辨識 COVID-19 」。

一份令人振奮的據報導指出 ^[21] ，由物理學家 Johnson 和 Abella 醫生等人領導的團隊已經獲得了美國國家衛生院 （NIH）為期兩年 200 萬美元的資助，該項目將結合納米感測器陣列與機器學習的技術，以支持開發一種可以檢測到 COVID-19 患者 VOCs 的手持設備，並宣稱其初步測試靈敏度可超過 90% ，預計會在 2023 年初向食品藥物管理局提出申請。

參考資料

1. Angle, C., Waggoner, L. P., Ferrando, A., Haney, P., & Passler, T. (2016). Canine Detection of the Volatilome: A Review of Implications for Pathogen and Disease Detection. Frontiers in Veterinary Science, 3. https://doi.org/10.3389/fvets.2016.00047

2. Balsam, P., & Tomie, A. (1984). Context and Learning (1st ed.). Psychology Press.

3. Catala, A., Grandgeorge, M., Schaff, J. L., Cousillas, H., Hausberger, M., & Cattet, J. (2019). Dogs demonstrate the existence of an epileptic seizure odour in humans. Scientific Reports, 9(1). https://doi.org/10.1038/s41598-019-40721-4

4. Chambers, J., Quinlan, M. B., Evans, A., & Quinlan, R. J. (2020). Dog-Human Coevolution: Cross-Cultural Analysis of Multiple Hypotheses. Journal of Ethnobiology, 40(4). https://doi.org/10.2993/0278-0771-40.4.414

5. D’Aniello, B., Pinelli, C., Varcamonti, M., Rendine, M., Lombardi, P., & Scandurra, A. (2021). COVID Sniffer Dogs: Technical and Ethical Concerns. Frontiers in Veterinary Science, 8. https://doi.org/10.3389/fvets.2021.669712

6. Deng, J., Jin, Y., Liu, Y., Sun, J., Hao, L., Bai, J., Huang, T., Lin, D., Jin, Y., & Tian, K. (2020). Serological survey of SARS‐CoV‐2 for experimental, domestic, companion and wild animals excludes intermediate hosts of 35 different species of animals. Transboundary and Emerging Diseases, 67(4), 1745–1749. https://doi.org/10.1111/tbed.13577

7. Essler, J. L., Kane, S. A., Nolan, P., Akaho, E. H., Berna, A. Z., DeAngelo, A., Berk, R. A., Kaynaroglu, P., Plymouth, V. L., Frank, I. D., Weiss, S. R., Odom John, A. R., & Otto, C. M. (2021). Discrimination of SARS-CoV-2 infected patient samples by detection dogs: A proof of concept study. PLOS ONE, 16(4), e0250158. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0250158

8. Gazit, I., Goldblatt, A., & Terkel, J. (2004). The role of context specificity in learning: the effects of training context on explosives detection in dogs. Animal Cognition, 8(3), 143–150. https://doi.org/10.1007/s10071-004-0236-9

9. Grandjean, D., Sarkis, R., Lecoq-Julien, C., Benard, A., Roger, V., Levesque, E., Bernes-Luciani, E., Maestracci, B., Morvan, P., Gully, E., Berceau-Falancourt, D., Haufstater, P., Herin, G., Cabrera, J., Muzzin, Q., Gallet, C., Bacqué, H., Broc, J. M., Thomas, L., . . . Desquilbet, L. (2020). Can the detection dog alert on COVID-19 positive persons by sniffing axillary sweat samples? A proof-of-concept study. PLOS ONE, 15(12), e0243122. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0243122

10. Hardin, D. S., Anderson, W., & Cattet, J. (2015). Dogs Can Be Successfully Trained to Alert to Hypoglycemia Samples from Patients with Type 1 Diabetes. Diabetes Therapy, 6(4), 509–517. https://doi.org/10.1007/s13300-015-0135-x

11. Jendrny, P., Schulz, C., Twele, F., Meller, S., von Köckritz-Blickwede, M., Osterhaus, A. D. M. E., Ebbers, J., Pilchová, V., Pink, I., Welte, T., Manns, M. P., 12. Fathi, A., Ernst, C., Addo, M. M., Schalke, E., & Volk, H. A. (2020). Scent dog identification of samples from COVID-19 patients – a pilot study. BMC Infectious Diseases, 20(1). https://doi.org/10.1186/s12879-020-05281-3

13. Jezierski, T., Walczak, M., Ligor, T., Rudnicka, J., & Buszewski, B. (2015). Study of the art: canine olfaction used for cancer detection on the basis of breath odour. Perspectives and limitations. Journal of Breath Research, 9(2), 027001. https://doi.org/10.1088/1752-7155/9/2/027001

14. Liddell, K. (1976). Smell as a diagnostic marker. Postgraduate Medical Journal, 52(605), 136–138. https://doi.org/10.1136/pgmj.52.605.136

15. Maughan, M. N., Best, E. M., Gadberry, J. D., Sharpes, C. E., Evans, K. L., Chue, C. C., Nolan, P. L., & Buckley, P. E. (2022). The Use and Potential of Biomedical Detection Dogs During a Disease Outbreak. Frontiers in Medicine, 9. https://doi.org/10.3389/fmed.2022.848090

16. Molenaar, R. J., Vreman, S., Hakze-van Der Honing, R. W., Zwart, R., de Rond, J., Weesendorp, E., Smit, L. A. M., Koopmans, M., Bouwstra, R., Stegeman, A., & van der Poel, W. H. M. (2020). Clinical and Pathological Findings in SARS-CoV-2 Disease Outbreaks in Farmed Mink (Neovison vison). Veterinary Pathology, 57(5), 653–657. https://doi.org/10.1177/0300985820943535

17. Olsson, M. J., Lundström, J. N., Kimball, B. A., Gordon, A. R., Karshikoff, B., Hosseini, N., Sorjonen, K., Olgart Höglund, C., Solares, C., Soop, A., Axelsson, J., & Lekander, M. (2014). The Scent of Disease. Psychological Science, 25(3), 817–823. https://doi.org/10.1177/0956797613515681

18. Photopoulos, J. (2022). The dogs learning to sniff out disease. Nature, 606(7915), S10–S11. https://doi.org/10.1038/d41586-022-01629-8

20. Reeve, C., Cummings, E., McLaughlin, E., Smith, S., & Gadbois, S. (2020). An Idiographic Investigation of Diabetic Alert Dogs’ Ability to Learn From a Small Sample of Breath Samples From People With Type 1 Diabetes. Canadian Journal of Diabetes, 44(1), 37–43.e1. https://doi.org/10.1016/j.jcjd.2019.04.020

21. Sucar, E. (2021, February 4). An ‘electronic nose’ to sniff out COVID-19. Penn Today. Retrieved July 1, 2022, from https://penntoday.upenn.edu/news/electronic-nose-sniff-out-covid-19

22. Walczak, M., Jezierski, T., Górecka-Bruzda, A., Sobczyńska, M., & Ensminger, J. (2012). Impact of individual training parameters and manner of taking breath odor samples on the reliability of canines as cancer screeners. Journal of Veterinary Behavior, 7(5), 283–294. https://doi.org/10.1016/j.jveb.2012.01.001

23. Walker, D. B., Walker, J. C., Cavnar, P. J., Taylor, J. L., Pickel, D. H., Hall, S. B., & Suarez, J. C. (2006). Naturalistic quantification of canine olfactory sensitivity. Applied Animal Behaviour Science, 97(2–4), 241–254. https://doi.org/10.1016/j.applanim.2005.07.009

24. Wong, G., Bi, Y. H., Wang, Q. H., Chen, X. W., Zhang, Z. G., & Yao, Y. G. (2020). Zoonotic origins of human coronavirus 2019 (HCoV-19 / SARS-CoV-2): why is this work important? Zoological Research, 41(3), 213–219. https://doi.org/10.24272/j.issn.2095-8137.2020.031