The Prevalence of Integument Injuries and Associated Risk Factors Among Canadian Turkeys
Notice bibliographique
Résumé
Injurious pecking can cause a wide range of damage and is an important welfare and economic issue in turkey production. Aggressive pecking typically targets the head/neck (HN) area, and feather pecking typically targets the back/tail (BT) area; injuries in these separate areas could be used as a proxy for the level of aggressive and feather pecking in a flock. The objective of this study was to identify risk factors for integument injuries in Canadian turkey flocks. A survey containing a questionnaire about housing and management practices and a scoring guide was distributed to 500 turkey farmers across Canada. The farmer scored pecking injuries in two different body areas (HN and BT) on a 0–2 scale on a subset of birds within each flock. Multivariable logistic regression modeling was used to identify factors associated with the presence of HN and BT injuries. The prevalence of birds with integument injuries ranged widely between the flock subsets (HN = 0–40%, BT = 0–97%), however the mean prevalence was low (HN = 6%, BT = 10%). The presence of injuries for logistic regression was defined as flocks with an injury prevalence greater than the median level of injury prevalence in the dataset (3.3% HN and 6.6% BT). The final logistic regression model for HN injuries contained five variables: flock sex, flock age, number of daily inspections, number of different people during inspections, and picking up birds during inspections (N = 62, pR 2 = 0.23, α = 0.05). The final logistic regression model for BT injuries contained six variables: flock sex, flock age, litter depth, litter condition, inspection duration, and use of hospital pens for sick/injured birds (N = 59, pR 2 = 0.29, α = 0.05). Flock age, and to a lesser extent, sex was associated with both types of injuries. From a management perspective, aggressive pecking injuries appear to be influenced by variables related to human interaction, namely during inspections. On the other hand, the presence of feather pecking injuries, was associated with litter condition and other management factors like separating sick birds. Future research on injurious pecking in turkeys should focus on these aspects of housing and management to better describe the relationship between the identified variables and the prevalence and severity of these conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».