A Cross-Sectional Study on the Prevalence of Footpad Dermatitis in Canadian Turkeys
Notice bibliographique
Résumé
Footpad dermatitis (FPD) can be a prevalent issue in commercial turkey production. This study aimed to identify the bird, housing, and management-related factors associated with the prevalence of FPD in the Canadian turkey flocks. A questionnaire and flock health scoring system were developed and disseminated to ~500 commercial turkey farmers across Canada. Farmers were asked to score FPD on a subset of 30 birds within their flock using a 0–2 scoring scale based on severity. The prevalence of FPD in the flock was calculated as the percentage of affected birds (score 1 or 2). A multivariate linear regression modeling was used to identify the factors associated with the prevalence of FPD. Four variables were included in the final model and accounted for 26.7% of the variation in FPD prevalence among the flocks. FPD prevalence was higher with increasing bird weight (3.6 ± 1.13), higher in flocks bedded with straw (12.1 ± 7.9), higher in flocks where birds were picked up less frequently during daily inspections (11.6 ± 8.10), and higher in flocks that used feed/water additives to reduce litter moisture (20.5 ± 10.59). These findings are a preliminary exploratory assessment of risk factors related to FPD prevalence on Canadian turkey farms. While these findings emphasize the importance of litter management and the stockperson, estimates and P-values from this study should be interpreted with caution. Further, longitudinal studies with the identified variables are required to better determine their influence on FPD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».