पिग कल्याण सूचकहरू: पेनलाई मात्र होइन, पिगलाई अंक दिनुहोस्

जनावर-आधारित मापनहरू

त्यही नै जनावर-आधारित मापनको सम्पूर्ण मुद्दा हो। EFSA को २०२२ को पिग-कल्याण रायले यी परिणाम-मापनहरूलाई केन्द्रमा राख्छ: पुच्छर, कान र छालाका घाउ, लामनेस, पुअर-डुअरहरू, शरीरको फोहोर, मृत्युदर। तपाईंले तिनलाई भवन-विशेषताबाट होइन, पिङ्गबाट पढ्नुहुन्छ। स्रोत-अडिटले तपाईंलाई पेनले बोकेको जोखिम बताउँछ; पिङ्गले मात्र परिणाम बताउँछ।

एउटा अंकलाई थ्रेसहोल्ड चाहिन्छ

कच्चा अंक फैसला होइन। '३% लाम' को त्यतिबेला सम्म कुनै अर्थ हुँदैन जतिबेला तपाईंलाई थाहा हुँदैन कि ३% ले के प्रतिनिधित्व गर्छ। त्यसैले KTBL र Friedrich-Loeffler-Institut ले कामको कठिन आधा भाग गरे - विनर र फ्याटनरहरूका लागि उनीहरूले हरेक सूचकका लागि, तपाईंले लक्ष्य गर्ने लक्ष्य-मान र तीव्र समस्या चिन्हित गर्ने अलार्म-मान सेट गरे। अब परिणाम एउटा क्षेत्रमा पर्छ: हरियो, प्रारम्भिक-चेतावनी, वा अलार्म। लामनेस सबैभन्दा चाँडै अलार्म हुन्छ, जनावरको केवल ३% मा। पुच्छर घाउहरूले उच्च अलार्म बोक्छन्, १०%, किनकि प्रकोप छिटो फैलिन्छ - जुन नै कारण हो कि तपाईंले लाइनको पर्खाइ गर्नुभन्दा शिल्ल्डो हेर्नुहोस्।

स्रोत-आधारित vs जनावर-आधारित कल्याण मापनहरू, पुनः कोरिएको - EFSA ले केन्द्रमा राख्ने परिणाम-मापनहरू।

उस्तै बार्न, अर्को हप्ता, फरक अंक

कल्याण-अडिटले तपाईंलाई एउटा फार्मको लागि एउटा अंक दिन्छ - तर के होला यदि उस्तै फार्म, दुई हप्तापछि अंक दिने हो, फरक अंक पाउँथ्यो? एउटा स्पेनिस टोलीले सम्पूर्ण फ्याटनिङ चक्रभरि हरेक दुई हप्ता पूर्ण Welfare Quality प्रोटोकल चलायो, उस्तै फार्मका दुईवटा भवनमा, उस्तै दुई तालिमप्राप्त मूल्याङ्ककर्ताहरूसँग। मूल्याङ्कन-दिनमा फार्मको केही बदलिएको थिएन; चक्रमाथिको बिन्दु मात्र बदलिएको थियो। तैपनि अंक सर्यो - त्यस्तो प्रमाण कि वर्षमा-दुई-पटकको स्न्यापसटले एकाइ वास्तवमा कहाँ छ त्यो चुकाउन सक्छ।

स्पेनिस अध्ययनबाट - उस्तै फार्मले फ्याटनिङ चक्रको कहाँ अडिट पर्‍यो भन्नेमा भर परी फरक अंक दियो।

लाइन होइन, शिल्ल्डो हेर्नुहोस्

लक्ष्य/अलार्म फ्रेमवर्क स्पट-चेकको साटो प्रवृत्तिको रूपमा बलियो काम गर्छ। पुच्छर टोक्ने एउटा सम्पूर्ण-प्रणाली अलार्म हो किनकि यो छिटो फैलिन्छ; अलार्म लाइन पार गर्नुअघि शिल्ल्डो समात्नु भनेको म्यानेजमेन्ट नोट र प्रकोपबीचको भिन्नता हो। अनि हरेक मापनले चुपचाप यो मान्छ कि कसैले वर्षमा-दुई-पटकको नमुनाभन्दा बढी पिङ्गहरू पढिरहेको छ।

यो कहाँ जाँदैछ

DeepLoop ले त्यो भागमा काम गरिरहेको छ जुन सम्पूर्ण फ्रेमवर्कले चुपचाप मान्छ: कि कसैले ती संकेतहरूलाई वास्तवमा पढिरहेको छ, निरन्तर, वर्षमा-दुई-पटकको नमुनामा होइन। पिगलाई अंक दिनुहोस् - तर शिल्ल्डो देख्न पर्याप्त बारम्बार अंक दिनुहोस्।