Defining “Approachability” of Nursery Pigs can Result in Differing Conclusions
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this experiment was to compare two approachability definitions of nursery pigs to a human observer in their home pen using a digital image. A total of 79 pens in two rooms (40 in room 1 and 39 in room 2) were used. A total of 1,817, ~6 wk old mixed sexed nursery pigs, weighing ~25.4 kg were used. Two definitions for pigs reacting to a human in their home pen were compared. Determining the approachability of pigs followed procedures used by Fangman et al., (2010). The experimental unit was the pen of pigs. Data used to evaluate nursery pig behaviors failed to meet the assumption of normally distributed data. These data were analyzed by using the PROC GLIMMIX procedure of SAS. A P-value of ≤ 0.05 was considered to be significant for all measures. There were differences in the number of pigs classified as Approaching, Look, or Not based on the definitions. There were more pigs classified as Approaching and fewer pigs classified as Look and Not when using the standard definition for WTA compared to the alternative definition. Therefore in conclusion, the definition for “approachability” becomes important, if it were to be used for on-farm welfare assessment or auditing. Additionally, using approachability without Look and Not would not provide the external observer complete information on the pigs comfort level. In particular, when pigs are recorded as “Not” it is vital that further classification of behaviors and postures are recorded. For example, are pigs feeding, drinking, socializing or resting. These entire main and sub behavioral classifications can then result in an accurate assessment of pig behavior when presented with a human in their home pen.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».