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Enregistrement W3041827973 · doi:10.3390/ani10071159

Housing and Management of Turkey Flocks in Canada

2020· article· en· W3041827973 sur OpenAlexafffundabout
Nienke van Staaveren, Emily M. Leishman, Sarah M. Adams, Benjamin J. Wood, Alexandra Harlander-Matauschek, Christine F. Baes

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Genomics InstituteGenome Canada
Mots-clésFlockBarnAnimal welfareVeterinary medicineLitterAnimal scienceBiosecurityAgricultural scienceGeographyMedicineBiologyAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An increased understanding of the turkey sector and how farmers manage flocks can help maintain and improve the health and welfare of turkeys. We conducted a cross-sectional survey among turkey farmers in Canada to gain information regarding general farm characteristics, housing aspects (incl. lighting, ventilation), litter management, feed and water management, flock characteristics, and flock health management. The survey was distributed to 500 farmers through the Turkey Farmers of Canada in April-December 2019. A total of 83 final responses (response rate approx. 20%) were used for a descriptive analysis to determine the frequency of housing and management practices (77 commercial flocks, 6 breeder flocks). Hen flocks (n = 53) had a median age of eight weeks (IQR: 7-12 weeks) and tom flocks (n = 30) had a median age of 12 weeks (IQR: 9-14 weeks). Turkey flocks within Canada are typically kept in indoor barn systems on a concrete floor (87.5%), with bedding (e.g., straw, wood shavings) provided (100%). The majority followed a brood and move growing system (68.8%), and a large proportion of farmers indicated that they raised turkeys under the 'Raised Without Antibiotics/Antibiotic Free' or the 'Responsible Use of Antibiotics' certification (70.5%). Possible room for improvement could be found in terms of litter management and biosecurity practices, however, further research is needed to make clear recommendations.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,697

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,167 · 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'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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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