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Enregistrement W4400933882 · doi:10.1139/cjas-2024-0029

Simulation of loading and unloading through ramps of different configuration: effects on the ease of handling and physiological response of pigs of two slaughter weights

2024· article· en· W4400933882 sur OpenAlexaffvenue
Aloma Zoratti, Jéssica Gonçalves Vero, Jansller Luiz Genova, Nicolas Devillers, Sabine Conte, Ana Maria Bridi, Edi Piasentier, L. Faucitano

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Behaviour, heart rate (HR), and blood lactate concentration of 144 pigs, equally distributed into lighter (L, 122 kg on average) and heavier (H, 153 kg on average) groups, were assessed to study the effects of slaughter weight on pigs’ response to a simulated loading and unloading procedure using four ramp configurations, i.e., 0° (level ramp), 15° slope and 1.66 m length, 15° slope and 2.71 m length (15°LO), and 25° slope and 1.66 m. No interaction was found between ramp configuration and slaughter weight ( P > 0.10). The frequencies of pigs’ slips or falls ( P = 0.01) increased on sloped ramps compared to the floor level ( Padj < 0.05), and pigs jumped-off more from the 25° than the 15°LO ramp ( Padj = 0.05). Pigs negotiating the 25° slope ramp presented a higher concentration of blood lactate than those walking at the floor level ( P = 0.02). When compared to L pigs, H pigs were more reluctant to move ( P = 0.05), and presented higher increments of HR (ΔHR) during handling ( P = 0.03). In conclusion, heavier pigs were more difficult to handle, regardless of the ramp steepness, which alone reduced ease of handling and affected the physiological condition of pigs.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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