Validation of an accelerometer to quantify inactivity in laying hens with or without keel-bone fractures
Notice bibliographique
Résumé
Accelerometers are used to remotely monitor activity in various species in studies that quantify pain, document behavioural patterns, and measure individual activity differences. Studies validating accelerometers typically quantify various active states; however, targeting states specific to periods of inactivity, such as sitting, sleeping, and standing, has the potential to more accurately quantify inactive behaviours commonly associated with behavioural changes related to pain, sickness, or injury. Our objectives were two-fold: first, validate a commercially available accelerometer (Actical®) for quantifying inactivity in laying hens and, second, compare inactivity levels between hens with severely fractured keel bones and hens with minimal to no keel damage. Correlation between the inactivity level as measured by the accelerometer compared to live, focal observation of stationary, inactive behaviours was high; therefore, the Actical® accurately quantifies inactive states in laying hens. Following validation, the Actical® accelerometer was used to quantify inactivity level differences between hens with or without keel-bone damage. Severely fractured hens spent less time motionless, than hens with minimal to no keel damage. Further investigation into inactivity differences related to keel status before and after acquisition of keel fractures is warranted. Use of the accelerometer has the potential to improve animal welfare research by quantifying the effect of pain or sickness on activity level, mapping daily activity patterns, and measuring individual differences in general activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».