Calf Response to Caustic Paste and Hot-Iron Dehorning Using Sedation With and Without Local Anesthetic
Notice bibliographique
Résumé
Dairy producers require effective methods of reducing the pain associated with dehorning. Previous work has shown that analgesics can reduce pain associated with hot-iron dehorning, but these interventions may not be practical for some producers. Some producers favor the use of caustic paste (to cause a chemical burn as opposed to thermal burn), but little is known about how to treat pain caused by caustic burns. In 2 experiments, head shaking and head rubbing behaviors were used to evaluate pain following dehorning using caustic paste. In experiment 1, sedated calves were dehorned using a caustic paste, with or without a lidocaine local block. Calves treated with lidocaine showed no evidence of reduced pain response in the hours after the caustic paste was applied. In experiment 2, response to caustic paste dehorning with a sedative only was compared with hot-iron dehorning using a sedative and local anesthetic. In the first 4 h after dehorning, calves dehorned with a hot iron showed more head shaking than calves dehorned with caustic paste. These results indicate that dehorning with caustic paste combined with a sedative results in less pain to calves than dehorning with a hot iron combined with a sedative and a local anesthetic.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; 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 ».