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Enregistrement W4281829870 · doi:10.3168/jds.2021-21425

Public attitudes toward different management scenarios for “surplus” dairy calves

2022· article· en· W4281829870 sur OpenAlexaffabout
Caroline Ritter, María José Hötzel, M.A.G. von Keyserlingk

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDescriptive statisticsThematic analysisLicenseCensusAgricultural scienceProduction (economics)MarketingPsychologyBusinessStatisticsQualitative researchEnvironmental healthMedicineEconomicsMathematicsBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As awareness grows, some traditional management practices used by the dairy industry will be questioned by members of the public. Therefore, to maintain its social license to operate, the industry needs to account for public perspectives when developing future directions. Our aims were to assess attitudes of members of the public toward the management of surplus calves not needed for milk production on dairy farms, and to assess how specific calf management practices might influence these attitudes. A mixed-methods questionnaire was developed and distributed online in the United States and in Canada. After reading an introductory paragraph stating that surplus calves are generally used for meat production, participants were randomly allocated into groups and read 1 of 4 scenarios that described different surplus calf management practices in more detail. The scenarios followed a 2 × 2 factorial design, and the factors that differed were the calf's age at slaughter (≤2 wk vs. ≥12 mo), and whether the calf was separated from the cow at birth or sometime later. Data representative of key census demographics from 998 participants were analyzed. Quantitative data analysis included descriptive statistics, nonparametric tests, generalized partial credit models, and linear regression models. For qualitative data, we used reliability thematic analysis. Overall, participants were slightly positive in their attitudes toward the introductory paragraph, and participants in the groups in which the calf was slaughtered after 12 mo of age often specifically linked their acceptance of the practice to the fact that the calves' lives had a purpose (i.e., contributing meaningfully to the beef supply). In contrast, only 3% of the participants regarded a slaughter age of <1 mo as appropriate. Participants in the groups in which calves were slaughtered within 2 wk after birth had more negative attitudes, and these attitudes declined even further when the calf was separated from the cow soon after birth. Besides the 2 main factors (age at slaughter and cow-calf separation), information on pasture access, the healthiness of the meat from the calves, and the exact age of slaughter were also considered important by participants to make a more informed decision about their view on surplus calf management. Overall, our results indicate that failure by the dairy industry to provide assurances that excess dairy calves have a reasonable length of life and that this life has purpose (i.e., contributes to the beef supply chain) places the industry at odds with public values. Also, as awareness grows, the practice of early cow-calf separation will be increasingly questioned by the public; failure to begin discussions on this topic will increase the risk that future decisions about this topic will be made in the absence of the farmer.

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 enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,867

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations38
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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