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Enregistrement W2995129591 · doi:10.7120/109627286.28.3.279

The development of fault bars in domestic chickens (Gallus gallus domesticus) increases with acute stressors and individual propensity: implications for animal welfare

2019· article· en· W2995129591 sur OpenAlexaff
Aitor Arrazola, Stephanie Torrey

Notice bibliographique

RevueAnimal Welfare · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFeatherFeather peckingAnimal scienceBroilerBiologyCageStressorZoology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Negative experiences during feather growth can result in fault bar formation. Fault bars are malformations perpendicular to the rachis of the feather caused by stressful experiences during feather growth. However, there are little data on the causal effect of psychological stress on the formation of fault bars in chickens. The objective of this study was to examine the effect of acute stress in domestic chickens (Gallus gallus domesticus) on fault bar formation to validate this measure as a welfare indicator. Thirty broiler breeder pullets were housed in six cages at 21 days of age. Three cages were exposed to an acute stress protocol while the other three were the unstressed control. Feathers were marked as close as possible to the growing follicle at 21 (wing feathers) and 60 (all feathers) days of age. Acute stress came in the form of three procedures (unpredictable feed delivery, induction of tonic immobility, and crowding) repeated twice, 3-8 days apart and randomly, from 28 to 60 days of age. Wing, tail, and cover feathers were removed and measured at 60 days of age for weight, length, and number of fault bars. Exposure to acute, unpredictable stress increased the number of fault bars in wing feathers of chicks with a high number of initial fault bars. Feather growth decreased for the stressed group compared to the control. These results suggest that feather traits, including fault bars and feather growth, can be used as indicators of negative welfare in chickens.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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