Development of a welfare assessment protocol and assessment of dairy cattle welfare in Haryana and Punjab states of Northern India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The aim of this study was to develop an on-farm dairy cattle welfare assessment protocol at different-sized farms in two major commercial dairy farming states in India. For developing the protocol, the basic ‘Integrative Diagnostic System Welfare’ (IDSW) framework was modified to include three welfare components (animal housing and other facilities; feeds and feeding practices; and animal health, performance and behaviour) and 20 welfare indicators (ten resource- and ten animal-based). Each indicator was weighed on a value scale with an aggregate welfare score of 100. The protocol was tested for feasibility, validity and reliability using Cronbach's alpha and Guttman split-half coefficient. Using this protocol, welfare was assessed on 60 commercial farms in Punjab and 50 in Haryana, divided into three adult herd sizes: small (S < 20), medium (M = 21–50) and large (L > 50). Welfare scores in L (76.60 [± 1.70]) and M (68.40 [± 2.27]) sized herds in Punjab were higher than in S herds (60.80 [± 2.77]). In Haryana these were higher in L (68.1 [± 1.18]) than in S (60.50 [± 2.74]) and M (59.35 [± 2.17]) sized herds. The aggregate average welfare score was higher in Punjab (68.60 [± 1.49]) than in Haryana (62.65 [± 2.02]). Welfare at more than 75% of the farms in Punjab and more than 50% of those in Haryana was judged as ‘acceptable.’ Six welfare indicators in Punjab and eight in Haryana were most compromised. Four indicators (microclimate protection measures, availability of milking parlour, cow cleanliness and reproductive efficiency) were the most compromised indicators in both states. To improve dairy cattle welfare in these states we recommend an emphasis on improving housing and feeding conditions, especially at small and medium farms, along with heat stress amelioration measures and improving hygiene and reproductive efficiency at all farms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».