Variation in litter occupancy and dust bathing patterns among layer strains following periods of litter restriction
Notice bibliographique
Résumé
Producers are moving toward cage-free systems to house laying hens. These include aviary styles with multilevel wire enclosures and litter areas on the floor. In aviaries with doors hens can be confined within the tiered enclosure, which can be done to promote oviposition in nests and prevent hens from laying eggs in litter. However, there are multiple genetic strains of laying hen used in the egg industry, and some show different temporal patterns for key behaviors that could affect when they want to be on litter. For example, though dust bathing by laying hens is typically considered to peak in early afternoon, there may be variation in timing of motivation to dust bathe among strains. Differences in hens' temporal patterns, coupled with aviary configurations or management practices, may restricts birds' ability to perform important behaviors, such as dust bathing (DB), when they would most prefer to do them. Our objective was to determine if there were strain differences in the temporal pattern of DB. We examined the timing of DB in 4 strains of laying hen (Hy-Line Brown [HB], Bovans Brown [BB], DeKalb White [DW], and Hy-Line W36 [W36]) housed in aviaries using 144 hens of each strain per aviary unit (4 units/strain). We recorded the number of hens DB and on litter using instantaneous scan sampling every 5 min using video collected at 26 and 28 wk of age beginning at 11:35 (when litter access began each day) to 20:00 (lights off). Brown strains acclimated to litter access more slowly than white strains. Hens of all strains DB most often soon after gaining access to litter, and more white hens (DW and W36) DB simultaneously and in the presence of more conspecifics. Further examination of diurnal rhythm of behaviors, such as dust bathing, under unconstrained conditions by a range of genetic strains of laying hens is needed to design management practices and aviary styles that best meet hens' needs.
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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 | 0,001 |
| 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 ».