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Enregistrement W4386529296 · doi:10.1093/jas/skad300

Influence of handling in corrals on the temperament of different breeds of beef cattle raised in Brazil

2023· article· en· W4386529296 sur OpenAlexaff
Anielly de Paula Freitas, Maria Lúcia Pereira Lima, Flávia Fernanda Simili, João Alberto Negrão, Flávio S. Schenkel, Cláudia Cristina Paro de Paz

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésBeef cattleTemperamentHerdAnimal scienceLivestockAnalysis of variancePrincipal component analysisBiologyVeterinary medicineBiotechnologyStatisticsPsychologyMathematicsMedicineEcologyPersonality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the present study was to verify the effect of handling in corrals on the stress of beef cattle of Nelore, Caracu, and Guzerá breeds through the analysis of the relationship between behavioral traits, growth, and blood parameters. A total of 778 records of entry scores, chute scores, exit scores, flight speed, cortisol, glucose, lactate, live weight, and body condition scores were collected on steers and heifers of the three breeds, born between September and December. The animals came from the Advanced Beef Cattle Research Center of the Animal Science Institute. The variance analyses were performed using the GENMOD procedure. The PROC CORR estimated Spearman correlation coefficients for all traits studied, and the principal components analysis was performed according to the procedure PRINCOMP. Heifers had higher reactivity than steers, with higher behavioral scores and blood parameters. Overall, Caracu individuals demonstrated lower reactivity in comparison to Nelore and Guzerá. However, they presented high stress when they were restrained. The principal component analysis highlighted that behavioral traits and blood parameters were contrasted with growth traits; thus, this analysis can help selectors (livestock farmers) understand the importance of selecting less reactive animals and more easily choose the animals they want to select for breeding. Our results indicate that handling in corrals could be considered a stressful event for bovines. For this reason, measuring blood parameters and behavioral traits can compose necessary decision-making tools regarding changes and adequacies while handling events to reduce stress and consequently improve the herd's reactivity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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