Improvement of animal welfare by strategic analysis and logistic optimization of animal slaughter transportation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The transportation of animals to slaughterhouses is a major welfare concern. The number of slaughterhouses has decreased over time in Europe due to centralisation. This is expected to increase transport time for animals and as a consequence negatively affect animal welfare. We propose an optimisation model based on a facility location model to perform strategic analysis to improve transportation logistics. The model is tested on the Swedish slaughter transport system. We show that, by strategic planning and redirection of transports while keeping the slaughterhouse capacities as of the original data, the potential exists to reduce transport distance by 25% for pigs and 40% for cattle. Furthermore, we demonstrated that approximately 50% of Swedish slaughterhouses can be shut down with a minimal effect on total transport distances. This implies that in terms of the overall welfare picture, the decision of which animals to send where plays a far more significant role than the number of slaughterhouses. In addition, by changing relative weights on distances in the optimisation function the amount of individual transports with long journey times can be decreased. We also show results from altered slaughterhouse capacity and geographical location of slaughterhouses. This is the first time an entire country has been analysed in great detail with respect to the location, capacity and number of slaughterhouses. The focus is mainly on the analysis of unique and detailed information of actual animal transports in Sweden and a demonstration of the potential impact redirection of the transports and/or altering of slaughterhouses can have on animal welfare.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».