The welfare of dairy cattle: perspectives of industry stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the current study was to describe the perspectives of stakeholders within the dairy industry on key issues affecting the welfare of dairy cattle. A secondary aim was to examine if these stakeholders believed that people outside of the industry should also have a voice in formulating solutions to these issues. Five heterogeneous focus groups were conducted during a dairy cattle industry meeting in Guelph, Canada in October 2012. Each group contained between 7–10 participants and consisted of a mix of dairy producers, veterinarians, researchers, students, and industry specialists. The 1-h facilitatorled discussions focused on participants’ perceptions of the key welfare issues and the role of different stakeholder groups in addressing these concerns. Discussions were audio-recorded and transcribed verbatim, and the resulting transcripts coded and the themes identified. Lameness was uniformly recognized as the most important welfare issue facing dairy cattle; cow comfort, painful procedures (like dehorning) and production diseases (like mastitis) were also commonly discussed. Participants had mixed views on the roles of different stakeholders in formulating solutions. Most felt that producers and others working within the dairy industry (particularly veterinarians) should be primarily responsible, but many participants acknowledged that the general public, as consumers and as citizens, also play an important role. Participants seemed to focus on a two-fold knowledge deficit - first between researchers and producers, and second between dairy industry groups and the public - and agreed that improved knowledge translation was required to develop solutions to welfare concerns. These results indicate that many people within the dairy industry see value in more inclusive engagement with non-industry stakeholders about dairy cattle welfare. Future work will assess perspectives of people outside of the dairy industry to identify areas of shared concern and provide a basis for policy solutions that better incorporate societal values.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».