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Enregistrement W2577265847 · doi:10.1139/cjas-2016-0193

Pig-level risk factors for in-transit losses in swine: a review

2017· review· en· W2577265847 sur OpenAlexaffvenue
Kathy Zurbrigg, Tony van Dreumel, Max F. Rothschild, David Alves, Robert Friendship, Terri L. O’Sullivan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2017
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental healthMedicineVeterinary medicineBiologyAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In-transit losses (ITLs) of market weight pigs are defined as pigs that die and (or) pigs that become nonambulatory (NA) during the process of loading and shipping from the farm to the abattoir. Annual rates of transport mortalities are low relative to the number of pigs transported to slaughter annually but are highly variable between countries and even between abattoirs within countries. In-transit losses are not fully explained by the most commonly cited risk factors, such as environmental temperature, stocking density, and journey length and other risk factors must be considered. Low numbers of ITLs compared with the large number of pigs shipped each year imply that individual pig factors should be given greater consideration. Pig health pertaining to ITLs is not well studied and post mortems are rarely completed on ITL pigs. In particular, compromised cardiac function combined with a limited ability for cardiac compensation may predispose pigs to ITLs as a result of the exertion experienced during sorting, loading, and transport. Varying stages of cardiac compromise could explain the variable nature of ITLs. Future research should focus on investigating the health conditions which could make a pig more susceptible to death or becoming NA during transport.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,278
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,093 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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