Perception of laying hen farmers, poultry veterinarians, and poultry experts regarding sensor-based continuous monitoring of laying hen health and welfare
Notice bibliographique
Résumé
Daily farm management practices play an essential role in determining and steering health, welfare and productivity of laying hen flocks. Optimal management requires expertise of farmers and coworkers, especially when hens are kept in complex, large-scale aviary systems. Relatively little sensor-based support is available to farmers, even though numerous research groups are working on developing technologies to continuously detect deviations in layer health and welfare. A survey with laying hen farmers, poultry veterinarians and poultry experts from Western Europe and Canada was conducted to identify and prioritize indicators of optimal and suboptimal laying hen health and welfare in commercial farms. The status-quo of sensor technology and the advantages, wishes, and concerns regarding sensors were additionally assessed to contribute to the future development of a predictive monitoring tool that continuously monitors laying hen health and welfare. A total of 45 stakeholders were interviewed, of which 41 filled in an online questionnaire. Although the prioritization of indicators differed between stakeholders, the majority identified the use of feed and water intake, egg production and quality, sound, activity, and movement of hens as important indicators to assess health and welfare. Currently collected (sensor) data were not used to their full potential, and stakeholders missed the integration and storage of data into one monitoring system with easy visualization tools. Most interest was observed in the use of cameras and microphones to detect deviations in health and welfare at an early stage, to reduce subjectivity of the assessment and to gain more knowledge on layer behavior. It can be concluded that these results could steer research efforts towards the development of continuous monitoring techniques, and enhance their adaptability and acceptability by stakeholders.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».