A wing-assisted incline running exercise regime during rearing increases initial flight velocity during descent in adult white- and brown-feathered laying hens
Notice bibliographique
Résumé
Domestic laying hens rely primarily on their hindlimbs for terrestrial locomotion. Although they perform flapping flight, they appear to use maximal power during descent and thus may lack control for maneuvering and avoiding injuries on landing. This in turn may result in injury in open rearing systems. Wing-assisted incline running (WAIR) requires a bird to use its wings to assist the hindlimbs during climbing of an incline, and training in WAIR may therefore provide a useful method to increase a hen's power reserve and control for flight. We subjected hens to an exercise regimen involving inclines to induce WAIR for 16 wk during rearing. We then measured wing and body kinematics during aerial descent from a 155 cm platform. We hypothesized that birds reared with exercise would be better able to modulate their wing and body kinematics for making slower, more-controlled descent and landing. Brown-feathered birds exhibited greater wing beat frequencies than white-feathered birds, which is consistent with the higher wing loading of brown-feathered birds and WAIR-trained birds exhibited greater initial flight velocities compared to control birds. This may indicate that WAIR training provided an improved capacity to modulate flight velocity and strengthen the leg muscles. Providing incline exercises during rearing may therefore improve welfare for adult laying hens as greater initial flight velocity should reduce the power required for supporting body weight in the air and allow a hen to direct her excess power toward maneuvering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».