ブロイラーの健康、ストレス、脚の健康パラメーターを使用した (BCO) 跛行の予測モデル (2023-EU-PO-1342)Andy Mauromoustakos、教授、アーカンソー大学
Shawna L. Weimer、助教授、アーカンソー大学
ストレスや跛行は、動物の健康、生産、福祉に悪影響を及ぼします。 ストレスと跛行の次の生理学的および非侵襲的な測定値が測定されました: 滑液包の相対重量、中核体温、血清および羽毛中のコルチコステロン (CORT) 濃度、頭 (目とくちばし) と脚 (飛節、すね、および足) 赤外線サーモグラフィ (IRT)、脚の血液および酸素飽和度による領域。 JMP Pro 17 モデル スクリーニング プラットフォームを使用して、上記の 9 つの健康およびストレス指標に関する 258 羽の研究鳥のバイナリ応答変数 (ラメ = 1) に、いくつかのパラメトリック モデルおよび機械学習モデルを当てはめました。 K=5 の K Fold Cross-validation を選択し、プロセスを 2 回繰り返しました (N Trials Folds=10)。 最良の 2 つのモデルは、Neural Boosted (平均 AUC=.985、50 羽の検証鳥で誤分類率ゼロ) と Generalized Regression Lasso (平均 AUC=.975、50 羽の検証鳥で誤分類率 1) でした。 JMP Pro のモデル比較を使用してさらに比較すると、両方のモデルの予測因子効果が一致し、AUC を比較しても有意ではないことがわかりました。
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