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Enregistrement W4210929362 · doi:10.3389/fvets.2021.808767

“Cattle Welfare Is Basically Human Welfare”: Workers' Perceptions of ‘Animal Welfare' on Two Dairies in China

2022· article· en· W4210929362 sur OpenAlexaff
Maria Chen, Daniel M. Weary

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesGood Ventures FoundationOpen Philanthropy Project
Mots-clésAnimal welfareWelfareBusinessPublic economicsPolitical scienceEconomicsBiologyEcologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

‘Animal welfare' (动物福利) is a foreign term in China, and stakeholder interpretations can affect receptiveness to the concept. Our aim was to explore workers' perceptions of animal welfare on two dairies in China. We used a mini-ethnographic case study design, with the first author (MC) living for 38 days on one farm and 23 days on a second farm. MC conducted semi-structured interviews ( n = 13) and participant observations ( n = 41) with farm management and staff. We used template analysis to generate key themes from the ethnographic data. Responses revealed a connection between human and animal welfare. Workers saw human welfare as a prerequisite to animal welfare, and cattle welfare as potentially mutually beneficial to humans. Some workers also saw an ethical obligation toward providing cattle with good welfare. Though some workers were unfamiliar with the term ‘animal welfare,' in daily practice caring for cattle led farm workers to ponder, prioritize, and make decisions relevant to welfare including lameness, morbidity, and nutrition. Workers in management positions appeared to embrace evidence-based animal care improvements, especially those which were perceived to also benefit people. Based on our findings, we suggest animal welfare initiatives should (1) consider worker welfare, (2) clearly communicate the concept of ‘animal welfare,' (3) identify mutual benefits, and (4) provide pragmatic, evidence-based strategies to improve welfare.

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), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,302 · 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.

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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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