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Enregistrement W2167819251 · doi:10.1136/vr.c2893

Consultation of pig farmers on the inclusion of some welfare outcome assessments within UK farm assurance

2010· article· en· W2167819251 sur OpenAlexaff
Siobhan Mullan, Andrew Butterworth, HR Whay, S.A. Edwards, D. C. J. Main

Notice bibliographique

RevueVeterinary Record · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesRoyal Society for the Prevention of Cruelty to Animals
Mots-clésWelfareAnimal welfareInclusion (mineral)ProductivityBusinessAgricultural scienceQuality assuranceMedicineVeterinary medicineMarketingEconomic growthPsychologyPolitical scienceEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fifty-six pig farmers who attended a series of health seminars completed a questionnaire to assess their attitude to the inclusion of some welfare outcome assessments within farm assurance. In answer to open questions, farmers were most commonly proud of the productivity (27.5 per cent) and welfare (23.5 per cent) of the pigs on their farm, and the welfare of pigs in the UK industry as a whole (26.1 per cent). The most common thing that farmers wanted to tell consumers about was the welfare of the pigs (55.8 per cent), followed by their stockmanship qualities, the quality of their pig meat and the safety of their pig meat (all 13.5 per cent). In answer to closed questions, 66 per cent of farmers stated they would be either quite willing or very willing to perform welfare self-assessments as part of farm assurance, and 66 per cent would be quite or very willing to be anonymously benchmarked on the welfare of their pigs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,772

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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