Notice bibliographique
Résumé
Contributors.Preface..I. Theoretical Framework.1. The Ethical Imperative to Control Pain and Suffering in Farm Animals (Bernard E. Rollin).2. Human-Livestock Interaction (Paul H. Hemsweorth).3. Quality of Life for Farm Animals: Linking Science, Ethics, and Animal Welfare (David Fraser and Daniel M. Weary).4. Pain in Farm Animals: Nature, Recognition, and Management (G. John Benson).5. A Concept of Welfare Based on Feelings (Ian J. H. Duncan).6. Meeting Physical Needs: Environmental Management of Well-Being (Ted H. Friend).7. Principles for Handing Grazing Animals (Temple Grandin).8. Principles for the Design of Handling Facilities and Transport Systems (Temple Grandin).II. Practical Applications.10. Production Practice sand Well-Being: Beef Cattle (Joseph M. Stookey and Jon M. Watts).11. Animal Well-Being in the U. S. Dairy Industry (Franklyn B. Garry).12. Production Practices and Well-Being Swine.(Timothy E. Blackwell).13. Maximizing Well-Being and Minimizing Pain and Suffering: Sheep (Cleon V. Kimberling and Gerilyn A. Parsons).14. Welfare Problems of Poultry (Ian J. H. Duncan).15. Rethinking Painful Management Practices (Daniel M. Wary and David Fraser).16. Alternatives to Conventional Livestock Production Methods (Michael C. Appleby).17. Euthanasia (Robert E. Meyer and W. E. Morgan Morrow).Appendix: U. S. and Canadian Veterinary Medical Associations Positions on Food Animals.Index.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,012 |
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 ».