PSIII-8 A risk factor analysis of health traits in turkeys (Meleagris gallopavo) on Canadian farms
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».