Sevrage précoce et bien-être des porcelets
Bibliographic record
Abstract
Le sevrage precoce avec segregation a ete introduit au Canada pour reduire ou eliminer l’incidence des maladies et ameliorer la productivite. Le systeme compte de plus en plus d’adeptes parmi les producteurs. Un sevrage en bas âge (generalement entre 10 et 21 jours) et l’isolement des porcelets nouvellement sevres dans un bâtiment a l’ecart des truies et des autres animaux constituent les principales caracteristiques du sevrage precoce. Dans cet article, nous decrivons les particularites de ce sevrage avec segregation et presentons les facteurs qui ont contribue a son developpement, puis nous passons en revue quelques-uns des principaux sujets d’inquietudes en matiere de bien-etre relatifs a cette facon d’elever les porcelets. Nous presentons des donnees experimentales qui montrent les effets positifs du sevrage precoce avec segregation sur la sante et la prise ponderale des porcelets mais aussi des experiences qui ont mis en lumiere certains des problemes de bien-etre relies a ce systeme. Nous nous attardons sur les effets du sevrage precoce avec segregation sur le comportement et le bien-etre des porcelets, ainsi que sur certaines autres particularites de cette technique de sevrage telles que les adoptions multiples et le transport des porcelets. En conclusion, nous suggerons des pistes pour les recherches futures et faisons des recommandations aux producteurs.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".