Notice bibliographique
Résumé
Nonhuman animal welfare is of significant public interest, globally and within the United States. Value-based judgments are intrinsic to animal welfare assessment, according to the relative weighting of factors associated with animal performance, health, affective states, and natural living. The concept of animal welfare is consistent with the scientific method because questions are open to deductive reasoning, formation of hypotheses and predictions, and collection and analysis of empirical data. Multidisciplinary techniques used in the laboratory are helpful to understanding a whole animal response to particular situations and are especially important in interpretation of data about affective states. Epidemiological techniques can be used to identify prevalence and risk factors associated with particular animal welfare challenges in field conditions and are particularly useful for motivating change and evaluating the effectiveness of interventions intended to improve animal welfare on farms. Compromised animals who are affected by injury or illness represent a vulnerable population with unique animal welfare challenges for which laboratory and field-based studies are needed.
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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 | 0,116 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,086 |
| Communication savante | 0,014 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,028 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».