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Enregistrement W2133895752 · doi:10.1136/vetreco-2014-000062

Using physical and emotional parameters to assess donkey welfare in Botswana

2015· article· en· W2133895752 sur OpenAlexaff
Martha Geiger, Alice J. Hovorka

Notice bibliographique

RevueVeterinary Record Open · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDonkeyWelfarePsychologyStatisticsGeographyMathematicsEconomicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Working donkeys in Maun, Botswana contribute to people's livelihoods substantially through the provision of transport, ploughing and income generating activities. However, working donkeys suffer from various welfare issues that were investigated in this study to provide preliminary insights on their health and well-being. MATERIALS AND METHODS: An assessment protocol involving direct observations of the donkeys was developed and operationalised to assess physical and emotional welfare. Physical welfare parameters such as body condition score, abnormal limbs, impeded gait, eye abnormalities, sore and scar locations, hoof and coat condition were recorded. Emotional welfare parameters such as eyes, tail movement, ear position, neck position, posture and vocalisation were recorded. In addition, donkey-owner interactions were recorded and scored, as well as the donkey's response to environmental factors. A total cross-section of 100 donkeys sub-stratified by roles of riding, cart pulling and resting were randomly selected in eight villages and three urban wards and assessed during the period of May to August 2012. RESULTS: The findings reveals that the 100 adult working donkeys assessed were physically afflicted by poor BCSs of two (66 per cent), long and cracked hooves (50 per cent), sores on at least two locations on their body (53 per cent), scars on at least two locations on their body (86 per cent), and poor coat conditions (58 per cent). Emotionally, donkeys displayed unresponsiveness (35 per cent), avoidance (31 per cent), disinterest in hand sniffing (59 per cent), dull facial expression (33 per cent), tail stillness (89 per cent), neck stiffness and/or raised head (13 per cent) or head hanging low (32 per cent visibly withdrawn), and tense ears pointing back or to the side (69 per cent). By contrast, the remaining donkeys (31 per cent) exhibited a happy demeanour of curiosity, interest, alert facial expression, tail swishing, relaxed ears pointed to the side or forward and neck relaxed and/or level. CONCLUSIONS: This study offers preliminary findings from an investigation into the welfare of working donkeys in Greater Maun, Botswana, and provides baseline research to inform future research and strategies to enhance donkey well-being.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,578
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,072 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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