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Enregistrement W3154679847 · doi:10.21423/aabppro20163465

Utility of an online learning module to teach cautery disbudding technique for dairy calves, including cornual nerve block application

2016· article· en· W3154679847 sur OpenAlexaff
Charlotte B. Winder, S.J. LeBlanc, Derek B. Haley, K. Lissemore, Michael A. Godkin, T.F. Duffield

Notice bibliographique

RevueAmerican Association of Bovine Practitioners Conference Proceedings · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Pharmacology and Anesthesia
Établissements canadiensMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTechnicianAnimal welfareVeterinary medicineAnesthesiaEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although disbudding or dehorning dairy heifers is necessary for the safety of humans and other cattle, it has been identified as a key animal welfare issue when done without appropriate analgesia. Three-quarters of all disbudding or dehorning is done by dairy producers or on-farm staff, while the remainder is done by a veterinarian or veterinary technician. Reported use of pain control for these procedures by dairy producers ranges from 15 to 60%. Cautery disbudding is the most commonly used method; best practices include administration of a non-steroidal anti-inflammatory drug (NSAID) as well as local anesthetic given as a cornual nerve block (CNB). While NSAID administration is uncomplicated, CNB application requires technical training, which may limit use. Teaching methods have traditionally focused on one-on-one training with a veterinarian, although online disbudding training videos exist. To our knowledge, neither method has been studied for efficacy. Our objective was to determine if an online, interactive module could teach naive participants cautery disbudding technique, including CNB, as compared to hands-on training.

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)0,001
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 enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil0,827

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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