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Enregistrement W4281480478 · doi:10.1016/j.animal.2022.100547

Rearing goat kids away from their dams 1. A survey to understand rearing methods

2022· article· en· W4281480478 sur OpenAlexaffabout
H.M. Vickery, R.A. Neal, Rebecca K. Meagher

Notice bibliographique

Revueanimal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesUniversity of Reading
Mots-clésWeaningEuropean unionPopulationBiologyAnimal scienceGeographyDemographyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite an estimated global goat population of over one billion, little is known about methods being used to feed milk to artificially reared kids (reared away from their dams) and how kids are weaned from these systems. Quantifying and characterising current methods utilised on farms will enable future targeted research to investigate best practice methods for milk feeding and weaning of artificially reared kids. A recall-based survey that investigated on-farm kid-rearing practices (focusing on the milk feeding and weaning stages) was distributed via social media, and regional goat organisations across multiple countries. A total of 242 responses from 16 countries were collected and geographically grouped. Responses that could not be grouped sufficiently were removed (nine responses from eight countries). A total of 233 responses from eight countries (United States of America (USA) 72; United Kingdom (UK) 71; Australia 33; Canada 23; New Zealand 20; European Union (EU) 14), were analysed. Most farms (217; 93%) bred their own kids. The most common milk feeding method was bottle feeding, used on 135 farms (57.9%), followed by ad libitum feeding used by 72 (30.9%). A relationship between number of kids reared and feeding system was identified, χ2(3, N = 233) = 89.605, P < 0.001, with farms rearing > 100 kids more likely to feed milk ad libitum. A total of 170 farms (72.9%) were weaned based on a target age and 85 (36.4%) on a target weight, 53 (22.7%) used both and 45 (19.3%) neither. Target weaning ages and weights varied across countries; the median age was 84 days (interquartile range (IQR) 56–84), and the median weight was 16 kg (IQR 15–18). A difference was found between milk feeding systems for weaning method (Χ2(2, N = 232) = 63.797, P ≤ 0.001), with kids most likely to be abruptly weaned from ad libitum systems (or gradually weaned from bottle feeding). Abrupt weaning was used by 67 farms (28.8%), and gradual weaning was used by 165 (71.1%). Gradual weaning strategies included reducing milk quantity (150 farms; 93% of farms providing detail) and diluting milk (six farms; 4%). A total of 169 (72.5%) supplied enrichment that met the survey’s definition; items to climb on/hide in were most common, provided by 157 farms (92.8%). Findings suggest differing practices in smaller-scale bottle-fed versus larger-scale ad libitum milk systems, likely reflecting differing system needs. This highlights a requirement for welfare-focused research in kids reared artificially in order to identify and communicate best practices to ensure on-farm welfare is optimised within each system.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,584
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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