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Enregistrement W7103498934

Effect of Loading into a Truck, Short Isolation and Unloading on Packet Cell Volume (PCV), Behavior and Physiological Parameters in Quarter Horses

2014· article· en· W7103498934 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueArchivio istituzionale della ricerca (Alma Mater Studiorum Università di Bologna) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomogeneousReplication (statistics)Physiological stressCyclingCageHeart rateHorseVolume (thermodynamics)Quarter (Canadian coin)Stress (linguistics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A proliferation of literature has investigated the effect of road transport in farm animals (Stockman et al 2013). In horses loading is a critical point of transportation, often causing injures both to horses or owners and wasting time (Ferguson and Rosalez Luis 2001). Loading is considered a mental stress in horses (Waran and Cuddeford 1995). Horses have to leave a familiar environment and herd. They often have a negative association with the truck: a long period of isolation, no possibility of escape, and racing or competition after unloading (Slater and Dymond 2011). Studies on transport stress are adequate but those about only loading procedures are few and need replication (Shanahan 2003). The aim of this work was to investigate the effects that loading, short isolation in the truck and unloading without a travel experience had on physiological and behavioral parameters after many repetitions. Fourteen Quarter Horses, accustomed to travel, homogeneous for live weight (500 ± 25 kg), body condition score (3 ± 0.25 arbitrary units; Martin-Rosset 1990) and age (6 ± 1 years), were recruited in this study. Each animal was loaded into the truck, without any reinforcements or punishments, spent one minute inside (tied parallel to the direction of travel), unloaded and returned to its box stall. The experiment was repeated 12 times. All animals were tested on the same day once weekly over 12 weeks. The horses were examined at rest in their stalls (Time I), after loading (Time II) and after unloading (Time III). Each examination included the registration of heart rate (HR) by Heart Monitor (Polar) and respiratory rate (RR) by the observation of chest-wall movements. At Time I and III blood samples were collected by venepuncture to assess cortisol level, PCV and total protein (TP). The same handler was used over the experiment. All phases were recorded by video camera to score the horse behavior. A group of ten persons marked the horses during loading, isolation and unloading applying a behavioral score (BS) from 1 (relaxed) to 5 (refusal to load). Maximal time for loading was set at 5 minutes. General Linear Model (GLM) analysis for repeated measures revealed differences in the HR and RR over the experimental period and in PCV and cortisol between rest and after unloading (Table 1). The BS was also significantly different among the different transport phases (loading (1.96±1.35) and unloading (1.79±0.78) vs short isolation (1.38±0.56); F=12.91; P < 0.001). Our data confirmed that horses were under stress by loading into a truck. They released adrenaline that caused the significant increase of HR, RR and PCV. Cortisol level also showed an upward trend, which is typical after a stressful situation. We suggest that loading into the truck is still a fearful experience after 12 repetitions, so this event requires appropriate management even in horses well trained and accustomed to transport. Further studies are needed in this field to develop new methods of loading procedure to reduce stress and safeguard horses welfare. Table 1. Effect of loading, short isolation and unloading on horse physiology and haematology. Parameter TI (rest) TII (after loading) TIII (after unloading) P Value HR (beat/min) 36.31A 60.64Bb 51.61Bb <0.001 RR (breath/min) 12.51A 20.04B 15.86A <0.001 PCV (%) 31.03A . 37.70B <0.001 TP (g/dl) 6.52 . 6.50 0.930 Cortisol (ng/ml) 70.04 . 97.23 0.05 Means followed by different letters differ statistically: A,B; P<0.01 and a,b; P<0.05

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

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Publié2014
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