Review: Using animal welfare to frame discussion on dairy farm technology
Notice bibliographique
Résumé
The use of technology on dairy farms has increased dramatically over the last half-century. The ways that scientists describe the potential benefits and risk of technology are likely to affect if it is accepted for use on farms. The aim of our study was to identify papers that describe a linkage between technologies used on dairy farms and the welfare of dairy cattle. Our systematic review identified 380 papers, of which 28 met our inclusion criteria and were used to describe the technologies examined, the welfare-relevant measures used, and the ways in which authors framed welfare benefits and risks associated with the technologies. The large majority (27 of 28 papers) used positive frames, considering how the technology could improve welfare. Some authors carefully articulated the logic linking the specific measures to specific welfare-related outcomes (such as the use of accelerometer data to draw inferences about changes in lying times), but others made more general inferences (about health and welfare) that were not (and perhaps could not) be assessed. We conclude that much of the framing focused on animal welfare is biased toward welfare benefits and that future work should strive to address both potential benefits and harms; more balanced coverage may better inform solutions to the problems encountered by the people and animals affected by the technology. Welfare is a complex and multifaced concept, and it is unlikely that any one technology (or perhaps even a combination of technologies) can adequately capture this complexity. Thus, we encourage authors to restrict their claims to specific, welfare-relevant measures that can be assessed independently and thus validated. More general claims about welfare should be treated with skepticism.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,003 |
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 ».