ANIMAL BEHAVIOR AND WELL-BEING SYMPOSIUM: Farm animal welfare assurance: Science and application1
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Public and consumer pressure for assurances that farm animals are raised humanely has led to a range of private and public animal welfare standards, and for methods to assess compliance with these standards. The standards usually claim to be science based, but even though researchers have developed measures of animal welfare and have tested the effects of housing and management variables on welfare within controlled laboratory settings, there are challenges in extending this research to develop on-site animal welfare standards. The standards need to be validated against a definition of welfare that has broad support and which is amenable to scientific investigation. Ensuring that such standards acknowledge scientific uncertainty is also challenging, and balanced input from all scientific disciplines dealing with animal welfare is needed. Agencies providing animal welfare audit services need to integrate these scientific standards and legal requirements into successful programs that effectively measure and objectively report compliance. On-farm assessment of animal welfare requires a combination of animal-based measures to assess the actual state of welfare and resource-based measures to identify risk factors. We illustrate this by referring to a method of assessing welfare in broiler flocks. Compliance with animal welfare standards requires buy-in from all stakeholders, and this will be best achieved by a process of inclusion in the development of pragmatic assessment methods and the development of audit programs verifying the conditions and continuous improvement of farm animal welfare.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle