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Enregistrement W2773438101

Environmental quality and animal welfare implications of commercial livestock transportation to slaughter facilities in North America: a review

2017· report· en· W2773438101 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah J. Schuetze

Notice bibliographique

RevueK-State Research Exchange (Kansas State University) · 2017
Typereport
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHermeneutics and Narrative Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivestockAnimal welfareBusinessWelfareQuality (philosophy)Agricultural economicsNatural resource economicsEnvironmental planningGeographyEconomicsEcologyBiologyForestry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are several stressful events throughout an animal's lifetime, but transportation is considered one of the most detrimental events to animal welfare by many professionals, regardless of species.Transportation consists of several different interacting and compounding factors that can affect animal welfare and meat product quality.The purpose of this report is to review current industry practices of land transport of different livestock types to slaughter facilities, primarily within the United States and Canada.This review evaluated species-specific transport practices and subsequent effects on animal welfare and carcass quality for both animal welfare and economic outlooks.Regulations are placed on the driver and time limits that the animals are allowed to be in transit.Trailer style use partially depends on the age and species of animal that is being hauled.I acknowledge, with gratitude, the support and encouragement from my committee members.Dr. Maghirang has been an excellent source of guidance and motivation throughout my undergraduate and graduate degrees.His patience and mentorship have helped me flourish and his shared knowledge will never be forgotten.I appreciate Dr. Thomson and the invaluable industry exposure I received under his direction.These experiences shaped me as an individual and as a researcher, and will be something I carry with me into future industrial opportunities.Dr. Liu is always willing to help and encourages deeper thought processes, regardless of the topic, for which I am very incredibly grateful.I wish to thank the Biological and Agricultural Engineering Department.There are so many individuals who were always available with encouragement and advice.This has been my niche and my home away from home for over half a decade and it has become a part of who I am.I would also like to thank the College of Veterinary Medicine for allowing me to become an adopted member for the past few years while completing my graduate experience.I would like to thank my sister, Rachel, who has supported me through everything.I am forever grateful to my mother, Carol

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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