Development of a Scoring System to Assess Feather Damage in Canadian Laying Hen Flocks
Notice bibliographique
Résumé
Feather damage (FD) due to feather pecking behavior is an ongoing welfare concern among commercial egg-laying hens. Canada's current transition from conventional cage housing to alternative housing systems, where FD can spread easily within large flocks, underlines the need for frequent and accurate assessment of plumage condition. A standardized methodology for assessing FD in Canada does not yet exist. To improve FD assessment on commercial farms, a FD scoring system and visual scoring guide for farmers were developed. Two existing plumage scoring systems, LayWel and AssureWel, which differ in level of detail and bird handling, were assessed for ease of use, and intra- and inter-observer reliability. Practical application of the AssureWel scoring system was greatest, with strong intra- and inter-observer reliability for the back region of the body (weighted kappa = 0.88 for both measures) in small-scale flocks. This informed the creation of a modified version of the AssureWel system, which included three scoring levels and the visual assessment of 50 birds per flock. An accompanying guide was developed including sampling instructions and depictions of the scoring scheme, both written and visual. This simplified scoring system can serve as a benchmarking tool for FD prevalence, and can allow for future effectiveness assessments of management strategies to prevent and control FD; however, farmers should be trained to apply this system under commercial conditions.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».