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Record W3131289285 · doi:10.71781/3876

Évaluation par sondage des pratiques d’élevage entourant le bien-être animal dans les entreprises vache-veau du Québec

2020· dissertation· fr· W3131289285 on OpenAlexaboutno aff
Catherine Bilodeau

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgriculture and Rural Development Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les pratiques d’élevage courantes effectuées en production vache-veau sont nécessaires, mais certaines d’entre elles peuvent causer de la douleur ou du stress aux animaux. Les données disponibles sur la façon dont elles sont réalisées ainsi que sur les stratégies en place qui réduisent l'impact négatif sur le bien-être animal dans les élevages vache-veau du Québec sont rares. Les objectifs de cette étude étaient donc 1) de décrire la façon dont les producteurs vache-veau réalisent les pratiques d'élevage courantes associées à la douleur et au stress (gestion du vêlage, castration, écornage, identification des animaux, sevrage et euthanasie); 2) d'évaluer l'utilisation de stratégies alternatives et de méthodes de gestion de la douleur ainsi que d’identifier les facteurs associés avec leur utilisation; et 3) de déterminer si ces pratiques sont en conformité avec les recommandations et les exigences décrites dans les normes canadiennes. Un questionnaire bilingue en ligne et sur papier administré en 2019 évaluant les pratiques des entreprises réalisées en 2018 a été rempli par 156 producteurs vache-veau de différentes régions du Québec. Dans l'ensemble, les entreprises avaient une médiane de 36,5 vaches adultes. Après un vêlage difficile assisté, 44,4% des producteurs ont déclaré avoir utilisé une méthode de gestion de la douleur pour au moins une vache ou un veau. La castration à l’élastique était la méthode de castration la plus commune (97,4%). La principale méthode d'écornage utilisée par les répondants était la pâte caustique (43,4%). Au total, 39,7% et 16,4% des producteurs ont administré un médicament pour la gestion de la douleur à au moins un veau lors de l'écornage et de la castration, respectivement. Aucun répondant n'a rapporté avoir marqué au fer des bovins. Le sevrage par séparation complète était la méthode de sevrage la plus répandue (54,2%). La mort naturelle due à une maladie chronique ou à la vieillesse était le type de décès à la ferme le plus courant chez les vaches adultes (40,9%). Environ un tiers des répondants (28,8%) a euthanasié au moins un animal en 2018. L’arme à feu était la méthode d'euthanasie la plus utilisée (63,6%). Les pratiques mises en œuvre étaient pour la plupart conformes aux normes de l’industrie canadienne du bœuf. L'utilisation de méthodes de gestion de la douleur ainsi que la prise de décision d'euthanasier en temps opportun représentent les principales lacunes à combler pour améliorer le bien-être des animaux dans les entreprises vache-veau du Québec.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.277
Threshold uncertainty score0.558

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.055
GPT teacher head0.292
Teacher spread0.237 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
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