MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2403753678 · doi:10.1139/cjas-2015-0133

Providing laying hens in group-housed enriched cages with access to barley silage reduces aggressive and feather-pecking behaviour

2016· article· en· W2403753678 sur OpenAlexaffvenue
Sarah G. Johannson, C. Raginski, K. Schwean-Lardner, H.L. Classen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSilageFeather peckingAnimal scienceBiologyFeatherYolkFood scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two trials were conducted to study the effect of feeding barley silage on the behaviour and performance of beak-trimmed laying hens. In each trial, 20 hens and 2 roosters were housed in each of eight group-housed enriched cages, with four cages provided a laying hen diet and four cages additionally given free access to barley silage. Egg production and quality, and hen behaviour were assessed throughout the trials (Trial One 20–30 weeks; Trial Two 19–28 weeks). Data were analysed using Proc Mixed of SAS 9.4 and differences were significant when P ≤ 0.05. Silage-fed hens consumed 41 (13.9 g DM) and 50 (13.5 g DM) grams of silage per hen per day in Trials One and Two, respectively, while consuming less layer diet. Birds fed silage spent less time expressing aggressive and feather-pecking behaviours and in nest boxes, and more time feeding than control birds. Egg production, egg quality, and bird weight were not affected by treatment; yolk colour was darker for the silage treatment. Feathering quality was improved in silage-fed birds compared to control birds. It was concluded that providing hens with access to barley silage can improve welfare indicators without negatively affecting the egg production and egg quality.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Animal Science→Même sujetAnimal Nutrition and Physiology→Travaux en français237 207→