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Enregistrement W3036006600 · doi:10.3390/ani10061051

Determination of Dairy Cattle Euthanasia Criteria and Analysis of Barriers to Humane Euthanasia in the United States: The Veterinarian Perspective

2020· article· en· W3036006600 sur OpenAlexaff
B.K. Wagner, Catie Cramer, Heather Fowler, Hannah L. Varnell, Alia M. Dietsch, Kathryn L. Proudfoot, Jan K. Shearer, Maria Correa, Monique Pairis‐Garcia

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésPerspective (graphical)Environmental ethicsPhilosophyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When dairy cattle become ill or injured to the extent that recovery is unlikely or impossible, on-farm euthanasia should be used as a tool to eliminate pain and suffering. Our study aimed to identify decision-making criteria and the most common factors considered by veterinarians when making and carrying out euthanasia decisions. Dairy cattle veterinarians were recruited to participate in an online survey (Part I, 61 surveys collected) or in one of three focus groups (Part II, 4–10 veterinarians/group, n = 22). Part I (survey): Surveyed veterinarians varied regarding health condition management and demonstrated a strong proclivity to treat compromised cattle, mirroring trends amongst dairy producers identified in previous research. Sixty percent of respondents indicated that most facilities for which they serve as the primary veterinarian have a written euthanasia protocol in place. Part II (focus groups): Three main themes about euthanasia decision-making (logistical, animal, and human) were identified from focus group discussions. Discussions focused primarily on logistical factors such as financial considerations and client/public perceptions. Development of specific standards for euthanasia, alongside interactive training programs for dairy veterinarians and producers are vital next steps to improving cattle welfare and consistency in euthanasia decision-making across the United States dairy industry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,332 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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