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Enregistrement W3217405564 · doi:10.3390/ani11123353

The Effect of Light Intensity, Strain, and Age on the Behavior, Jumping Frequency and Success, and Welfare of Egg-Strain Pullets Reared in Perchery Systems

2021· article· en· W3217405564 sur OpenAlexafffund
Jo Ann Chew, Tina M. Widowski, Eugenia Herwig, T. Shynkaruk, K. Schwean-Lardner

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésJumpingAnimal sciencePecking orderBiologyLight intensityFeather peckingPet therapyAnimal welfareVeterinary medicineEcologyPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of light intensity (L) are not well studied in pullets. Our research objective was to study the effect of L on navigational success, behavior, and welfare of two pullet strains (S). In two repeated trials, a 3 × 2 × 4 factorial arrangement tested three L (10, 30, 50 lux) and two S (Lohmann Brown-Lite (LB), LSL-Lite (LW)) at four ages. One thousand eight hundred pullets/S (0-16 wk) were randomly assigned to floor pens within light-tight rooms (three pens/S/room, four rooms/L) containing four parallel perches and a ramp. Data collection included jumping frequency and success (24h continuous sampling), novel object tests (fear), heterophil to lymphocyte (H/L) ratios (stress), and behavior (instantaneous scan sampling) during photoperiods. L did not affect injurious behavior, fear, or H/L. Pullets reared at 50 lux spent more time preening than at 10 lux. Pullets reared at 10 lux spent more time wall pecking than at 50 lux. Time spent standing and preening and total number and accuracy of jumping increased with age. Pullets reared at 30 lux had higher jumping frequency than at 10 lux; accuracy was not affected. LW jumped more than LB, but with similar success. LB spent more time exploring and scored higher in the fear and stress assessments, suggesting S differences.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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