Graduate Student Literature Review: Integrating concepts of animal welfare and health-related quality of life for preweaning dairy calves
Notice bibliographique
Résumé
Dairy calf welfare assessment tools focusing on the preweaning period have been proposed in recent research. Despite the existence of these tools, assessing the welfare and health-related quality of life (HRQoL) of dairy calves remains challenging. These difficulties may stem from the complexity of assessing all dimensions of calf welfare and the validity, reliability, and feasibility of the indicators used in assessment tools. This review aims to discuss welfare and HRQoL concepts and integrate them into a framework to facilitate the understanding of dairy calf welfare and HRQoL. The review also identifies on-farm dairy calf welfare indicators and explores how their validity, reliability, and feasibility have been evaluated. Health-related quality of life, as a component of the quality of life concept, is used to determine how an animal feels during illness using behavioral expressions of affective states. In this review, we adapted a human HRQoL framework for dairy calves, illustrating the interconnection of 3 domains of animal welfare (behavior, mental state, and health) in assessing calves' HRQoL. It is worth noting that a limited number of HRQoL assessment tools have been developed for dairy calves, and there is no standard way to assess the welfare of preweaning dairy calves. Some studies focus on specific aspects of animal welfare, whereas others address this concept more broadly. Although behavioral indicators have been explored in dairy science, they often remain disconnected from the concept of HRQoL. After reviewing various welfare assessment tools focusing on preweaning dairy calves, 44 welfare indicators were selected. Considering the selected welfare indicators, we observed that their validity, reliability, and feasibility have not been extensively explored. This review contributes to understanding welfare and HRQoL concepts for preweaning dairy calves and highlights opportunities to enhance the assessment of welfare and HRQoL for these animals.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».