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Enregistrement W2794201496 · doi:10.3390/ani8030041

Using the Five Domains Model to Assess the Adverse Impacts of Husbandry, Veterinary, and Equitation Interventions on Horse Welfare

2018· article· en· W2794201496 sur OpenAlexaff
Paul McGreevy, Jeannine Berger, Nic de Brauwere, Orla Doherty, Anna Harrison, Julie Fiedler, Claudia Jones, Sue M. McDonnell, Andrew N. McLean, Lindsay Nakonechny, Christine J Nicol, Liane Preshaw, Peter C. Thomson, Vicky Tzioumis, John Webster, Sarah Wolfensohn, James Yeates, Bidda Jones

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesHorse TrustDonkey SanctuaryDorothy Russell Havemeyer FoundationRoyal Society for the Prevention of Cruelty to AnimalsRoyal Society for the Prevention of Cruelty to Animals Australia
Mots-clésPsychological interventionContext (archaeology)Animal welfareCoachingMedicineAnimal husbandryWelfareInterquartile rangeVeterinary medicinePsychologyFamily medicineNursingSurgeryGeographyPolitical scienceBiologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 16) met over a four-day period to define and assess these interventions, using an adaptation of the domain-based assessment model. The interventions were considered within 14 contexts: C1 Weaning; C2 Diet; C3 Housing; C4 Foundation training; C5 Ill-health and veterinary interventions (chiefly medical); C6 Ill-health and veterinary interventions (chiefly surgical); C7 Elective procedures; C8 Care procedures; C9 Restraint for management procedures; C10 Road transport; C11 Activity-competition; C12 Activity-work; C13 Activity-breeding females; and C14 Activity-breeding males. Scores on a 1-10 scale for Domain 5 (the mental domain) gathered during the workshop were compared with overall impact scores on a 1-10 scale assigned by the same panellists individually before the workshop. The most severe (median and interquartile range, IQR) impacts within each context were identified during the workshop as: C1 abrupt, individual weaning (10 IQR 1); C2 feeding 100% low-energy concentrate (8 IQR 2.5); C3 indoor tie stalls with no social contact (9 IQR 1.5); C4 both (i) dropping horse with ropes (9 IQR 0.5) and forced flexion (9 IQR 0.5); C5 long-term curative medical treatments (8 IQR 3); C6 major deep intracavity surgery (8.5 IQR 1); C7 castration without veterinary supervision (10 IQR 1); C8 both (i) tongue ties (8 IQR 2.5) and (ii) restrictive nosebands (8 IQR 2.5); C9 ear twitch (8 IQR 1); C10 both (i) individual transport (7.00 IQR 1.5) and group transport with unfamiliar companions (7 IQR 1.5); C11 both (i) jumps racing (8 IQR 2.5) and Western performance (8 IQR 1.5); C12 carriage and haulage work (6 IQR 1.5); C13 wet nurse during transition between foals (7.5 IQR 3.75); and C14 teaser horse (7 IQR 8). Associations between pre-workshop and workshop scores were high, but some rankings changed after workshop participation, particularly relating to breeding practices. Domain 1 had the weakest association with Domain 5. The current article discusses the use of the domain-based model in equine welfare assessment, and offers a series of assumptions within each context that future users of the same approach may make when assessing animal welfare under the categories reported here. It also discusses some limitations in the framework that was used to apply the model.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,442
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,075 · 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'étudeObservationnel
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

Citations83
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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