Factors affecting Canadian veterinarians' use of analgesics when dehorning beef and dairy calves.
Notice bibliographique
Résumé
Data collected through a national, randomized mail survey (response rate 50%) were used to identify reasons why veterinarians were likely (i) to use analgesic drugs when dehorning calves, and (ii) to perceive dehorning without analgesia as very painful. Logistic regression analysis indicated that veterinarians were more likely to be analgesic users the more they perceived that dehorning without analgesia was painful (OR = 1.7, P < 0.001). Other positive influences were if the veterinarian worked in British Columbia or Alberta (OR = 5.9, P = 0.005), and if they were primarily in dairy practice (OR = 3.7, P = 0.012) rather than beef practice. This effect of dairy practice was negated if the veterinarian also perceived that owners were unwilling to pay for analgesia (interaction term: OR = 0.25, P = 0.038). Veterinarians were also less likely to perceive dehorning without analgesia as very painful if they perceived that owners were unwilling to pay (OR = 0.58, P = 0.029). However, this effect on pain perception was offset by concern for personal safety (OR = 2.7, P = 0.015). The results are consistent with the relatively high level of outreach about animal welfare among farmers and veterinarians in the western provinces. The results confirm that many veterinarians' approach to pain management for dehorning is influenced considerably by concern about cost. However, pain management for dehorning is not expensive and there is unequivocal evidence that dehorning calves without pain management causes significant distress. Continuing education of veterinarians should help to increase analgesic usage.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».