Tail docking dairy cattle: Responses from an online engagement1
Notice bibliographique
Résumé
Tail docking remains a common practice on dairy farms in the United States. This paper describes the results of an online engagement designed to create discussion on tail docking, to document the reasons participants put forward for and against the practice, and to compare these reasons with the literature available on this topic. A total of 178 people responded; 30% were producers, 23% were veterinarians, 25% had no experience with the dairy industry, and 22% included a mixture of teachers, students, and industry professionals. Approximately 79% of participants were opposed to docking. Responses varied with participant demographics (e.g., females were more likely than males to oppose docking), but in every demographic subgroup (e.g., by sex, age, country of origin, and dairy production experience), the majority of respondents were opposed to tail docking. Common reasons for opposition to docking included the lack of scientific evidence that docking improves cleanliness or udder health, that docking is painful for cows, that docking is unnatural, and that tails are important for controlling flies. Some respondents in favor of docking cited cow cleanliness as an issue, despite the scientific evidence showing no positive effect of docking on cow cleanliness or udder health. Additional reasons included protecting producer safety. These results illustrate the range of reasons that are cited for supporting and opposing tail docking. This approach can be used to better target outreach efforts (e.g., improving farmer education on the lack of positive effects of docking on cleanliness and udder health while addressing concerns about producer safety). More generally, this type of online discussion provides a safe and productive format for discussions about contentious issues in the dairy industry and provides a mechanism for producers, industry professionals, and the public to share perspectives on these topics.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».