‘Space, pasture, water, grain (and) love’: dairy cattle needs according to citizens visiting a dairy farm
Notice bibliographique
Résumé
Citizen engagement on issues around farm animal welfare is important for the livestock industries to sustain their social license to produce. One barrier to this engagement is that non-farming citizens are sometimes perceived as ignorant of farming practices and their views are dismissed. Despite recent interest in understanding citizen views on farm animal welfare in Europe, little is known about North Americans’ views. We surveyed the views of 67 citizens before and after a self-guided tour of a working 500-head dairy farm in Agassiz, British Columbia. The mixed-methods survey used quantitative and qualitative questions designed to explore the range of perceptions and concerns about dairy cattle welfare. Of those who responded, 60% were female, 96% consumed dairy products and 93% reported themselves as either somewhat or not knowledgeable about dairy farming. Content analysis revealed that, before visiting the farm, participants considered the following elements (in decreasing frequency) as necessary for dairy cattle to have a good life: fresh food and water, pasture access, gentle human care, space, shelter, cleanliness, fresh air and sunshine, social companions, absence of stress, health, and safety from predators. In general, the farm visit appeared to mitigate some concerns (e.g. provision of adequate food and water, gentle human care) while reinforcing others (e.g. lack of pasture and outdoor access, early cow-calf separation). These results illustrate a multi-dimensional conception of animal welfare that links with values of other livestock industry stakeholders. The results also indicate that efforts to educate citizens may address some concerns but are also likely to create awareness of other issues relating to the welfare of farm animals.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».