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Enregistrement W4412457595 · doi:10.1093/tas/txaf072

Ohio horse industry survey: feeding and housing management practices

2025· article· en· W4412457595 sur OpenAlex
E.R. Share, S.L. Mastellar, Joy N. Rumble, M. L. Eastridge

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueTranslational Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOhio State University
Mots-clésDescriptive statisticsDemographicsBreedHorseHorse racingGeographyQuarter (Canadian coin)DemographyBusinessAgricultural scienceMarketingAnimal scienceBiologyStatisticsRace (biology)SociologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Equine industry housing and feeding management strategies vary widely. Management choices are important as horses spend most of their time in housing environments and demonstrating ingestive/foraging behavior. As of 2023, over 1.4 million Ohioans identified as horse owners and/or enthusiasts. The objectives of this survey were to determine demographics of the Ohio horse industry, commonly used sources of information, knowledge gaps regarding equine management practices, and to explore what may influence equine management choices. Using Qualtrics (Provo, UT), a 52-question online, anonymous survey was made available to Ohio horse owners and industry personnel through local horse organizations and social media from October to December 2023. Data were summarized using descriptive statistics (mean, percentage, frequency) and relationships between variables were explored using Pearson chi-square tests or Kruskal-Wallis H and Mann-Whitney U tests in SPSS (Armonk, NY). A total of 1,011 usable survey responses were collected. Most respondents had between 1 to 10 yr of horse experience (64%) and identified as primarily white (63%), females (61%), between 35 to 44 yr of age (31%). Quarter Horses (29%) were the most represented breed. Overall, the primary sources of equine management information were internet (15%), veterinarians (14%), and personal contacts (12%). There were differences between respondents’ main source of equine information based on horse owners’ experience level (X2 = 60; P < 0.01) and awareness of resources provided by Ohio State University (OSU) Extension (X2 = 80; P < 0.01). Respondents’ familiarity/use of body condition scoring differed based on awareness of OSU Extension resources (H = 234; P < 0.01). For housing management, most respondents either stalled horses with unlimited turnout (31%) or group housed horses on pasture (32%). For feeding management, most respondents fed concentrates (96%), primarily measuring concentrates either by weight (42%) or visual estimation (46%). However, forages were more commonly fed by visual estimation (52%) rather than by weight (18%). Feeding forage twice per day was most common, regardless of access to pasture (49%) or not (30%). Concentrates were more commonly provided once per day (41%) with 21% feeding twice per day. The results from this study can be used to assist in developing educational opportunities and resources and to design horse management research to benefit Ohio’s equine stakeholders.

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.

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 enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,258 · 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