Factors associated with in-transit losses of fattening pigs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In-transit losses (ITL) in fattening pigs refers to mortality occurring after having left the farm but prior to stunning at the abattoir. The purpose of this observational study was to identify the associations between environmental and truck temperatures, distances travelled, feed withdrawal, farm, transport company and abattoir and in-transit losses of fattening pigs marketed in Ontario, Canada from 2001 to 2004. A prospective study of 104 trips was conducted to determine temperatures inside the truck and identify the factors associated with this. In 2001, ITL was 0.017%, with 75% of producers losing < 5 pigs annually. In-transit losses increased between distances travelled of 590 to 720 km and decreased at distances greater than 980 km. The Pig Comfort Index, a combination of temperature and humidity, was used to identify thresholds of environmental conditions above which in-transit losses increased. The farm at which the pig was raised explained more variation of ITL (25%) than transport company (8%) or abattoir (16%). The within-farm ITL in 2003 had a positive association with those in 2001 and 2002. Withdrawing food prior to transport may decrease ITL on some farms. The temperature in truck compartments holding pigs increased by 0.99°C as the environmental temperature increased by 1°C and by 0.1°C as the relative humidity increased by 1%. Truck temperature decreased 0.06°C for each increase in driving speed of 10 km h−1and increased by 7°C with an increase in pig density from one to 2.6 pigs per m2.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».