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Enregistrement W3090757946 · doi:10.3390/ani10101786

Organic Dairy Cattle: Do European Union Regulations Promote Animal Welfare?

2020· review· en· W3090757946 sur OpenAlexaff
Eugénie Duval, M.A.G. von Keyserlingk, Benjamin Lecorps

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2020
Typereview
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHans-Sigrist-Stiftung
Mots-clésAnimal welfareEuropean unionBusinessWelfareAgricultureOrganic farmingDairy cattlePosition (finance)Public economicsAgricultural scienceEconomic policyPolitical scienceEconomicsLawGeographyFinanceEnvironmental scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Animal welfare is an emerging concept in EU law; with the advent of specific regulations intending to protect animals. The approach taken by European lawmakers is to provide "minimum standards" for conventional farming; argued by some as failing to adequately protect animals. In contrast, the EU organic farming regulations aim to "establish a sustainable management system for agriculture" and promote "high animal welfare standards". The first aim of this review was to identify key areas where there are clear improvements in quality of life for dairy cattle housed under the EU organic regulations when compared to the conventional EU regulations. Using the available scientific evidence, our second aim was to identify areas where the organic regulations fail to provide clear guidance in their pursuit to promote high standards of dairy cattle welfare. The greater emphasis placed on natural living conditions, the ban of some (but unfortunately not all) physical mutilations combined with clearer recommendations regarding housing conditions potentially position the organic dairy industry to achieve high standards of welfare. However, improvements in some sections are needed given that the regulations are often conveyed using vague language, provide exceptions or remain silent on some aspects. This review provides a critical reflection of some of these key areas related to on-farm aspects. To a lesser extent, post farm gate aspects are also discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,004

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,271 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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