Infrared Thermography for the Ante Mortem Detection of Bruising in Horses Following Transport to a Slaughter Plant
Notice bibliographique
Résumé
Undetected injury of horses sustained during road transport to slaughter is a welfare concern. This study evaluated digital infrared thermography (DT) for the detection of ante-mortem bruising in horses following transport to a slaughter plant. The sensitivity and specificity of the DT camera for the detection of bruises following transport to a slaughter plant was evaluated. DT images were obtained from 93 horses (2-3 horses per load; 40 loads) at a Canadian federally approved slaughter plant. From an elevated platform 5m from the horses, left and right lateral DT images, and one caudal pelvic area image were obtained from each horse. After slaughter the carcasses were examined for bruising (a visually discolored area on the carcass caused by damage to the blood vessels) and findings documented. Sensitivity, specificity, and predictive values were calculated for DT assessment of bruising. The DT approach to bruise detection at the region of interest level of 93 horses (n=186 sides) resulted in a sensitivity of 42% and specificity of 79%. As the sensitivity was low, a more sensitive DT camera and allowing for a longer equilibration time for horses after transport may improve this approach to post transport assessment of subclinical injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».