Pig production systems and related effects on pre-slaughter animal welfare and meat quality
Notice bibliographique
Résumé
Pre-slaughter handling practices, such as fasting, transport, mixing and human interventions affect the welfare of pigs and carcase and meat quality individually and cumulatively. Behavioural and physiological studies conducted during the pre-slaughter period revealed that producer-controlled factors at the farm, such as housing system, previous handling experience, genetics, gender, nutrition and slaughter weight can have an impact on pigs’ ease of handling and sensitivity to stress, which result in loss of profits for the pork chain due to transport losses, reduced carcase value due to lesions and bruises and meat quality defects. Research has shown that pigs originating from enriched housing conditions, not over-selected for lean deposition and trained to be handled are easier to handle and more resilient to the effects of physical stress prior to slaughter. However, the effects on meat quality are not clear. The production of entire males and immunocastrates can be a valid alternative to surgical castration, provided specific practices are applied to limit aggressiveness in mixed group situations and the risk of bruised carcases. Recommendations for the transport and handling of heavier slaughter pigs must be adapted to improve ease of handling and reduce transport losses, aggressiveness and fatigue-related meat quality defects. The response of pigs to pre-slaughter physical stress and feed deprivation can be affected by ractopamine dietary supplementation, feed composition and feeding regime. The objective of this paper is to overview the effects of on-farm producer-controlled factors on pigs’ response to pre-slaughter handling and meat quality, and environmental, social and economic sustainability.HIGHLIGHTSOn-farm factors impact pig lossesOn-farm factors impact ease of handlingOn-farm factors impact food safety; effects on meat quality are unclear
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 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 ».