MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2993898727 · doi:10.1093/jas/skz258.393

PSIII-8 A risk factor analysis of health traits in turkeys (Meleagris gallopavo) on Canadian farms

2019· article· en· W2993898727 sur OpenAlexaffabout
Emily M. Leishman, Nienke van Staaveren, V.R. Osborne, Benjamin J. Wood, Christine F. Baes, Alexandra Harlander

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPecking orderFlockWelfareEnvironmental healthMedicinePuppyAnimal welfareBusinessVeterinary medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Current production systems for commercial turkeys can lead to challenges including the development of footpad dermatitis (FPD) and aggressive pecking. Both have welfare and economic implications for turkey production. To date, there have been no epidemiological studies conducted in Canada on risk factors for either FPD or aggressive pecking. In this study, over 500 turkey farmers across Canada will receive a cross-sectional survey which includes a health-scoring guide and a questionnaire. Farmers will be asked to record the health status of 30 turkeys on their farms using the illustrated instructions to score head injuries, skin damage, and FPD. The information on head injuries and skin damage will provide insight into the prevalence of aggressive pecking within the flock. Farmers will score these areas on a three-point scale where a score of zero indicates no damage and two indicates severe damage. Additionally, an inventory of housing and management practices will be taken on each farm using a questionnaire covering topics on bird characteristics, lighting, air quality, litter quality, feeding, and health. The data obtained from this survey will be used to 1) estimate the prevalence of FPD and pecking injuries, 2) describe housing and management practices, 3) identify risk factors for FPD and pecking injuries and 4) make recommendations to reduce the prevalence of FPD and pecking injuries. With the information from this study we plan to develop a management tool tailored to the Canadian industry to reduce FPD and pecking injuries on Canadian farms.

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)0,001
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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Animal Science→Même sujetAnimal Nutrition and Physiology→Travaux en français237 207→