Determination of Dairy Cattle Euthanasia Criteria and Analysis of Barriers to Humane Euthanasia in the United States: The Veterinarian Perspective
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,015 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».