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Enregistrement W2745225313 · doi:10.1136/vr.104021

On‐farm euthanasia practices and attitudes of commercial meat rabbit producers

2017· article· en· W2745225313 sur OpenAlexaffabout
Jessica Walsh, Aaron Percival, Brian Tapscott, Patricia V. Turner

Notice bibliographique

RevueVeterinary Record · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFeelingHerdVeterinary medicinePsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Appropriate and timely on-farm euthanasia is the responsibility of the producer, working together with their herd veterinarian. Unfortunately, validated methods for euthanasia of commercial meat rabbits are lacking and there are few educational materials available for producer training. Because euthanasia must be performed in a timely fashion to minimise suffering, it is critical to ensure that methods used are aesthetic, humane and effective. We surveyed Canadian meat rabbit producers for current on-farm euthanasia practices as well as attitudes towards the methods they employed and thoughts on novel euthanasia techniques. Surveys were distributed with a response rate of 26 per cent (n=26). Blunt force trauma was the most common euthanasia method used (54 per cent), followed by assisted manual cervical dislocation (31 per cent). Half of producers admitted to not having a euthanasia method in place for all age groups of rabbits, instead electing to let sick and injured rabbits die on their own. While some producers reported feeling highly skilled and satisfied with their current euthanasia method, 58 per cent reported concerns with their current method and 42 per cent desired alternative methods to be developed. Responses to additional questions on training and awareness of euthanasia resources indicated that veterinarians are not part of on-farm euthanasia planning for meat rabbits.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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