Notice bibliographique
Résumé
Development of a suitable on-farm euthanasia plan should be part of the regular veterinary-client discussions that occur during ongoing herd or flock assessments. Close monitoring of behavior by those skilled in animal husbandry can lead to early identification and segregation of sick or unfit animals. Clinical endpoints and decision trees should be developed and discussed with clients to ensure that animals that do not improve after suitable therapy and monitoring are rapidly and humanely euthanized using appropriate procedures. Personnel who perform on-farm euthanasia procedures should be trained in the techniques. Euthanasia, derived from the Greek terms “eu” and “thanatos,” means a “good death,” and in the context of veterinary medicine, the term refers to killing animals in as painless and stress-free a manner as possible. It is not a step taken lightly by those in this profession but a responsibility that veterinarians undertake to end animal suffering and distress. In food animal practice, veterinarians are typically not on a farm on a daily or even weekly basis, and euthanasia is a task that we often must delegate to our clients and their employees. For this reason, on-farm euthanasia plans should be developed and regularly discussed with clients as part of the overall herd or flock health management program. In addition to optimizing herd or flock productivity, a properly designed and implemented euthanasia program demonstrates compassion for the animals and will help to address public expectations for enhancing food animal welfare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,023 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».