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Enregistrement W4411944992 · doi:10.4141/cjas-2015-032

Injuries in horses transported to slaughter in Canada

2015· article· en· W4411944992 sur OpenAlexaffvenueabout
Cyril Roy, M.S. Cockram, Ian R. Dohoo, Christopher B. Riley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Animal Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Roy, R. C., Cockram, M. S., Dohoo, I. R. and Riley, C. B. 2015. Injuries in horses transported to slaughter in Canada. Can. J. Anim. Sci. 95: 523–531. Horses transported in groups on long journeys to slaughter are at risk of injury. Injuries can occur following trauma and aggression from other horses. This study quantified injuries in 3940 horses from 150 loads that arrived at a slaughter plant in Canada. Surface injuries were quantified using visual assessment. Digital thermography was used to detect areas of raised surface temperature. Carcasses were assessed for bruising. Multivariable regression analysis was used to examine the associations between journey characteristics and the risk of injury. There was a significant association between journey duration and the number of horses per load with surface injuries (P<0.001). In 100 horses from 40 loads studied in detail, 33% had surface injuries identified by visual assessment, 48% had areas of raised surface temperature identified by thermography and 72% had bruising identified by carcass assessment. The levels of agreement between identification of injury by thermography and that by identification of visible injuries and carcass bruising were low. Pre-transport assessments could not be performed and hence injuries could not be linked causally to the transport conditions alone. However, the detailed assessments of injury and the use of multivariable regression analysis showed that long journeys were associated with injuries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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