Transport Fitness of Cull Sows and Boars: A Comparison of Different Guidelines on Fitness for Transport
Notice bibliographique
Résumé
Sows and boars that have reached the end of their productive lives have a greater risk for welfare problems. This paper reviews literature on culling reasons that may affect the animals’ fitness for transport. The top two reasons identified for culling boars were: obesity and reproductive problems. Sows are most often culled due to lameness, low body condition, or failure to rebreed. The OIE (World Organization for Animal Health) fitness for transport guidelines that would apply to sows and boars were compared with documents from the Canadian Code of Practice, Northern American Meat Institute (NAMI), EU-UK-DEFRA (European Union-United Kingdom, Dept. Environment, Food and Rural Affairs), U.S. National Pork Board, European Practical Guidelines to Assess Fitness for Transport of Pigs, and U.S. Pork Trucker Quality Assurance. The guidelines had the greatest agreement on the following fitness for transport issues: non-ambulatory, severely injured animals, sows in the last ten percent of pregnancy and sows with uterine prolapses were not fit for transport. There was less agreement on low body condition. One of the reasons for the lack of agreement is that there were stakeholders who specialized in transporting and processing extremely thin animals. A standard that would severely restrict the transport and slaughter of these animals could hinder the business practices of these stakeholders. Many welfare specialists would agree that some of these animals would be unfit for transport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».