Infrared thermography as a non-invasive method for detecting fear-related responses of cattle to handling procedures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Two experiments were conducted to determine whether maximum eye temperature, measured using infrared thermography (IRT), could be a non-invasive technique for detecting responses of cattle to handling procedures. Experiment one used six crossbred heifers randomly assigned to two groups in a crossover design and subjected to i) being hit with a plastic tube on the rump and ii) being startled by the sudden waving of a plastic bag. Experiment two used 32 crossbred bulls randomly assigned to three treatments: i) control, restraint only; ii) electric prod, two brief applications of an electric prod or, iii) startled, as in experiment one, accompanied by shouting. Exit speed (m s−1) was recorded on release from the restraint. Maximum eye temperature was recorded continuously pre- and post-treatment. In experiment one, eye temperature dropped rapidly between 20 and 40 s following both treatments and returned to baseline between 60 and 80 s following hitting and between 100 and 120 s following startling. In experiment two, eye temperature dropped between 0 and 20 s, following both treatments, and returned to baseline by 180 s, following startling plus shouting, but did not return to baseline for five minutes following electric prod. Exit speed tended to be faster following the electric prod. In conclusion, IRT detected responses that were due possibly to fear and/or pain associated with the procedures and may therefore be a useful, non-invasive method for assessing aversiveness of handling practices to cattle.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».