Pain in Dairy Cattle: A Narrative Review of the Need for Pain Control, Industry Practices and Stakeholder Expectations, and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Pain is an adverse experience causing distress and decreased production in dairy cattle. Pain, and its associated distress, is also undesirable from an animal welfare standpoint. Consumers consider animal welfare an important issue; therefore, ensuring proper pain management, and by extension good welfare, is important to maintain the social acceptability of dairy production. However, while some painful procedures and diseases can be avoided, some are inevitable. When this is the case, it is important to provide pain mitigation where possible. Various dairy quality assurance programs provide guidance on pain management practices for producers; however, guidelines differ across countries and jurisdictions. This narrative review covers common painful conditions and procedures, including disbudding and dehorning, castration, calving and dystocia, surgeries, disease conditions, and lameness. Further, this paper reviews evidence of the necessity and efficacy of pain management in these cases, current uptake of pain management, and quality assurance program standards for addressing pain in dairy cattle. Overall, there are clear advantages to providing pain mitigation for some conditions and procedures. For others, gaps still exist in understanding the best methods for pain control. Further attention should be paid to understanding and reducing the barriers to adoption of pain management strategies, as it is crucial to minimizing pain in animals and ensuring productive and sustainable dairy production.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».