Hot Iron Branding of Beef Cattle: Process Characterization, Implications for Animal Welfare, and Its Efficiency for Cattle Individual Identification
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to characterize the hot iron branding (HIB) procedure by assessing its implications for animal welfare and its efficiency for cattle identification. The study was carried out in two stages: First, with 37 Nellore calves, by measuring the skin temperatures in the place of HIB application (ONB) and 10 cm above it (OFFB) immediately after its application and during four consecutive days, the time required for application of each HIB digit and the occurrences of rebranding; second, with two batches of cows (N = 97 and N = 94, respectively, by measuring the time spent to read cattle ID and comparing the efficiency of HIB vs. EET (electronic ear tag) and visual ear tags (VET) vs. EET. Skin temperature was significantly affected by the interaction between the place where the skin temperatures were taken (on and 10 cm above the HIB) and assessment day, with temperatures in ONB on days d0 and d2 being higher than in OFFB (p < 0.05), and 86% of the calves required at least one rebranding. EET reading was faster than HIB and VET (p < 0.001), and fewer errors were made when reading EET than HIB (1/97 vs. 17/97) and VET (2/94 vs. 12/94). We concluded that HIB potentially compromises cattle welfare and has a lower efficiency for cattle identification than EET and VET.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».