ડુક્કર કલ્યાણ સૂચકો: પેનને નહીં, ડુક્કરને સ્કોર કરો

Animal-based માપ

એ animal-based માપનો સંપૂર્ણ મુદ્દો છે. EFSA નું 2022 નું ડુક્કર કલ્યાણ પરનું મત આ outcome માપને કેન્દ્રમાં મૂકે છે: પૂંછડી, કાન અને ત્વચા ઘા, લમ્બાશ, poor-doers, શરીર માટી, મૃત્યુદર. તમે તેને ડુક્કર પરથી વાંચો છો, બિલ્ડિંગ સ્પેક પરથી નહીં. રિસોર્સ ઓડિટ તમને કહે છે જે જોખમ પેન વહન કરે છે; ફક્ત ડુક્કર તમને પરિણામ કહે છે.

આંકડાને થ્રેશોલ્ડ જોઈએ

કાચો આંકડો ચુકાદો નથી. '3% લંગડા' એનો અર્થ ત્યાં સુધી કંઈ નથી જ્યાં સુધી તમે જાણતા નથી કે 3% શું રજૂ કરે છે. એટલે KTBE અને Friedrich-Loeffler-Institut એ કામનો કઠિન ભાગ કર્યો - weaners અને fatteners માટે તેમણે, દરેક સૂચક માટે, target value જે તમે ઈચ્છો અને alarm value જે તીવ્ર સમસ્યા ચિહ્નિત કરે છે તે સેટ કર્યા. હવે પરિણામ ઝોનમાં આવે છે: લીલો, પ્રારંભિક-ચેતવણી, કે alarm. લમ્બાશ સૌથી વહેલી alarm કરે છે, માત્ર 3% પ્રાણીઓ પર. પૂંછડી ઘા ઊંચી alarm વહન કરે છે, 10%, કારણ કે વાયરસ ઝડપથી ફેલાય છે - જે એટલે જ તમે ઢાળ જુઓ છો, લીટીની રાહ નહીં.

Resource-based vs animal-based કલ્યાણ માપ, ફરી દોરેલા - outcome માપ જે EFSA કેન્દ્રમાં મૂકે છે.

એક જ બાર્ન, આવતું અઠવાડિયું, અલગ સ્કોર

કલ્યાણ ઓડિટ તમને ફાર્મ માટે આંકડો આપે છે - પણ જો એક જ ફાર્મ, પખવાર્ષિક પછી સ્કોર થાય, તો અલગ કમાવે? સ્પેનિશ ટીમે એક સંપૂર્ણ ફેટનિંગ સાયકલ દરમિયાન દર બે અઠવાડિયે સંપૂર્ણ Welfare Quality પ્રોટોકોલ ચલાવ્યું, એક જ ફાર્મના બે બિલ્ડિંગમાં, એક જ બે તાલીમ પામેલા મૂલ્યાંકનકારો સાથે. ફાર્મની કોઈ વાત મૂલ્યાંકન દિવસે બદલાઈ નહીં; ફક્ત સાયકલનો બિંદુ બદલાયો. સ્કોર છતાં ખસી ગયો - એવા પુરાવા કે વર્ષમાં બે વારનો સ્નેપશોટ એ જગ્યાએ પહોંચી શકે છે જ્યાં યુનિટ વાસ્તવમાં છે તે ચૂકી શકે છે.

સ્પેનિશ સ્ટડીમાંથી - એક જ ફાર્મ અલગ સ્કોર કરતો હતો, માત્ર એટલા પર આધાર રાખીને કે ફેટનિંગ સાયકલમાં ક્યાં ઓડિટ આવ્યું.

લીટી નહીં, ઢાળ જુઓ

Target/alarm ફ્રેમવર્ક ટ્રેન્ડ તરીકે શ્રેષ્ઠ કામ કરે છે, સ્પોટ ચેક તરીકે નહીં. પૂંછડી કરડવી એ સમગ્ર-સિસ્ટમ alarm છે કારણ કે તે ઝડપથી ફેલાય છે; alarm લીટી પાર કરે તે પહેલાં ઢાળ પકડવી એ મેનેજમેન્ટ નોંધ અને વાયરસ વચ્ચેનો તફાવત છે. અને દરેક માપ ચૂપચાપ ધારણ કરે છે કે કોઈ ડુક્કરને વર્ષમાં બે વારના નમૂના કરતાં વધુ વાંચી રહ્યું છે.

આ તરફ શું આવી રહ્યું છે

DeepLoop એ ભાગ પર કામ કરી રહ્યું છે જે સમગ્ર ફ્રેમવર્ક ચૂપચાપ ધારણ કરે છે: કોઈ વાસ્તવમાં તે નિશાનીઓ વાંચી રહ્યું છે, સતત, વર્ષમાં બે વારના નમૂના પર નહીં. ડુક્કરને સ્કોર કરો - પણ એટલી વારંવાર કે ઢાળ દેખાય.