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HSUS 报告：养猪业中的动物福利
HSUS 报告：养猪业中的动物福利 摘要 猪的行为需求与肉食业商业饲养的猪的生活条件之间的不一致造成了许多动物福利问题。过去几十年来，养猪方式发生了巨大变化，工业化圈养作业已基本取代了小型多元化农场。商业生产设施中的猪被挤在室内贫瘠的环境中，几乎没有机会展示其各种复杂的社交、觅食和探索行为。由于环境和社会缺陷，会出现咬尾和攻击等行为异常。空气质量差和密集的圈养可能导致健康问题，而对每只动物缺乏个性化的关注也会影响对它们的护理。处理和运输屠宰是高度紧张的过程，有些猪会变得非常疲劳、受伤或生病，以至于它们无法走动，无法自行站立和行走。这些问题中的每一个都是需要立即解决的重大动物福利问题。简介猪首次用于农业是在大约公元前 9,000 年野猪被驯化时。1 它们从 16 世纪开始由新大陆的殖民者引入现在的美国大陆，2 野猪和野猪现在在南部和东南部地区、加利福尼亚州、
韩国杨冈风电场管理道路揭开野生动植物利用的占用模型
风能是一个快速增长的可再生能源领域，可减少温室气体排放并提供可持续的能源。但是，风力发电厂地区的环境破坏是一个新兴问题。这项研究旨在分析风草道对森林地区陆生动物的影响。进行了摄像头陷阱调查，以调查道路管理对野生动植物行为的影响。，我们沿着连接风力涡轮机的道路安装了52台摄像机三个月（10月1日至2021年12月30日），在韩国的Yeongyang-gun风电场上安装了摄像头，并使用占用模型评估了动物占用和检测概率。使用与地形和植被有关的因素来估计占用概率（使用站使用）。检测分析包括护栏，风力涡轮机，灌木丛和挡土墙的存在或不存在。其他变量包括摄像机类型，相机操作的天数和调查时间。在调查期间，使用摄像头捕获了七个陆地哺乳动物（Roe Deer，野猪，水鹿，浣熊，le狗，le夫，豹子，猫和马滕斯）。根据相机陷阱的记录，Roe Deer是最主要的物种，其次是野猪，浣熊狗和鹿，较少的the和Martens。就使用概率而言，道路区域中森林的存在是大多数物种的重要因素，而相机类型对于检测概率很重要。我们的结果表明，风电场与野生动植物的分布和福利间接相关。在道路上检测动物表明道路是野生动植物的通道，影响车辆行动过程中的动物行为，并可能导致栖息地断开。减轻野生动植物破坏的有效管理政策可以支持可持续的生态系统和生物多样性。这项研究的结果可以作为支持野生动植物保护，陆地生态系统和环境影响评估的参考。
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发情人工智能系统的评估……
摘要：对人工智能系统用于母猪发情检测的评估 Steven Verhoeven 1,5、Ilias Chantziaras 2、Elise Bernaerdt 1、Michel Loicq 3、Ludo Verhoeven 4 和 Dominiek Maes 1 1 比利时根特大学兽医学院猪健康管理系；2 比利时根特大学兽医学院内科系；3 noHow，比利时；4 荷兰埃因霍温；5 现地址：荷兰 Lintjeshof 要点： 安装了人工智能 (AI) 系统的三个比利时母猪养殖场（A、B 和 C）被用于研究这种 AI 系统是否有助于优化授精时机。 在农场 A，实施人工授精系统后，所有评估参数都显著改善（分娩率 + 4.3%、重复配种率 - 3.75%、首次授精后分娩率 + 6.2%、每窝产仔数 + 1.06 头）。 在农场 B，实施人工授精系统前后唯一具有统计学意义的差异是每窝产仔数（-0.48 头），而在农场 C，这一参数显著增加了 0.45 头。 简介 母猪发情检测对于预测最佳授精时机至关重要。在商业养殖场，农民通常根据母猪的行为迹象通过视觉检测发情。然而，这些迹象在母猪之间差异很大，而且发情持续时间很难提前预测。因此，每次发情进行多次授精以优化生育结果是一种方法。这种策略既费时又会产生额外成本。如今，已经开发出使用连接传感器和摄像头来持续监测行为数据的技术创新来检测母猪的发情。随后，人工智能（AI）系统对收集到的行为数据进行分析。这项研究调查了这种人工智能系统是否可以帮助生产者优化授精时机和繁殖性能。材料和方法安装了人工智能系统（SmaRt Sow Breeding (SSB)）的三个比利时商业母猪农场（A、B 和 C）参与了这项研究。SSB 系统通过安装在母猪上方箱子上的摄像头持续收集繁殖单元中每头母猪的行为数据。该算法使用收集到的母猪活动模式来预测每头母猪的最佳授精时机，并在用户界面上显示授精请求。建议使用该系统的农民：1）每天用诱捕公猪进行一次发情检测，并指明进行发情检测的时间； 2）每天最多给母猪喂食两次，并在固定的时间喂食，使系统能够区分与进食相关的行为和与发情相关的行为；3）尽可能保持授精装置安静，以将母猪表现出与发情无关的任何异常行为的风险降到最低，并使系统更容易检测到发情信号。该系统设计用于断奶母猪，而不是母猪，因为它们的行为变化太大，难以可靠地评估。因此，本研究未包括母猪的表现。在参与研究的三个农场中，包括了实施该系统之前 1.5 年和之后 1.5 年的生殖周期（n = 6717）。参数包括：（1）分娩率（FR），（2）重复繁殖者百分比（RB），（3）第一次授精后的分娩率（FRFI）和（4）每窝总产仔数（NTBP）。此外，还分析了系统收集的数据以描述断奶至发情间隔 (WEI)、发情持续时间 (ED) 和每次发情的授精次数。该数据集包括在农场 B 和 C 收集的 2261 个周期。结果与讨论在农场 A，所有参数均显著改善，即 FR + 4.3%、RB - 3.75%、FRFI + 6.2% 和 NTBP + 1.06 头仔猪。在农场 B，NTBP 显著下降，为 0.48 头仔猪，但该农场的授精剂量较低（每剂 0.8 × 10 9 个精子）。在农场 C，实施该系统后，只有 NTBP 显著增加，为 0.45 头仔猪。系统确定的 WEI 在 78 到 90 小时（h）之间变化，比农民确定的 WEI 短 10-20 小时。系统确定的 ED 范围为 48 至 60 小时，与农民评估的 ED 相比变化较小。在农场 B，只有 NTBP 的差异具有统计学意义，即 - 0.48 头仔猪。FR 和 FRFI 有所改善，而 RB 有所增加（p > 0.05）。农场 B 每次发情的平均授精次数随时间保持相似，而农场 C 每次发情的平均授精次数随时间从大约 1.6-1.2 减少。这项研究表明，用于母猪发情检测的实时人工智能系统可以帮助农民确定最佳授精时机，如果使用得当，可以提高农场的繁殖性能。繁殖性能的总体结果是积极的，但由于农场管理的差异，每个农场的结果各不相同。除了正确的发情检测外，管理、遗传、饲料、健康状况和精子质量等其他因素对于增加成功受孕的机会也非常重要。这些因素可能在某种程度上影响了结果，例如，由于基因改良，产仔数增加。结论 AI 系统可以帮助农民提高繁殖性能、评估发情特征并减少每次发情的授精次数。由于农场管理、遗传学和授精剂量等许多其他变量也会影响繁殖性能，因此不同农场的结果可能有所不同。完整出版物可在 https://doi.org/10.1186/s40813‐023‐00303‐3 上找到。