Effet du type de stabulation sur le bien-être des vaches laitières en Algérie
Bibliographic record
Abstract
Le but de la présente étude était d’examiner l’effet du type de stabulation sur le bien-être des vaches laitières de race Holstein dans les fermes du Nord-Est algérien au niveau de quatre wilayas sur la base du protocole d’évaluation Welfare Quality® pour les bovins. Par conséquent, nous avons appliqué ce protocole à 50 fermes laitières en stabulation libre et à 50 en stabulation entravée. Un total de 2200 vaches laitières a été évalué en période hivernale. Il y avait des différences significatives entre les deux types de logements pour la majorité des critères étudiés : confort autour du repos (33, 54 ± 5,60 vs 22,34 ± 2,70), absence de soif prolongée (42,40 ± 6,60 vs 20,40 ± 6,60), facilité de mouvement (100,00 ± 00 vs 44,50 ± 3,40) et absence de blessures (38,50 ± 10,30 vs 25,12 ± 8,40), cependant l’analyse des mesures liées indique d’importants échecs de gestion dans les deux types de logements dans la région d’étude. En effet, de multiples contraintes ont été observées d’ordre alimentaire (indisponibilité de fourrages et non-maitrise du rationnement) et sanitaire (non-respect des normes hygiéniques). Cette situation nécessite d’informer et de communiquer avec l’éleveur sur ce qu’est réellement le bien-être des animaux afin d’améliorer les conditions d’élevage.
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 | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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".