Journals / Harran Tarım ve Gıda Bilimleri Dergisi / 2021 / Cilt: 25 - Sayı: 1

The assessment of poultry welfare using partial least squares-path modelling (PLS-SEM): a modeling the effects of physical activity and stress on growth

Kısmi en küçük kareler-yol modellemesi (VT-YEM) kullanılarak kanatlı refahının değerlendirilmesi: fiziksel aktivite ve stresin büyüme üzerindeki etkilerinin modellenmesi

Pages
109–119
Publication Date
2021-03-24
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Overall, the research showed the suitability of SEM for the assessment of growth and biological stress.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Poultry welfare is closely related to human health and animal production which is a sensitive process.
📊
Key Findings & Data:Here, we demonstrate that PLS-SEM analysis was used to examine the relationship between biological stress, physical activity, and growth in livestock.
💡
Conclusion & Impact:Overall, the research showed the suitability of SEM for the assessment of growth and biological stress.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Büyüme · fiziksel aktivite · refah

Abstract

Poultry welfare is closely related to human health and animal production which is a sensitive process. While several statistical methods are available to measure observed variables (stocking density), unobserved (latent) variables such as emotional, psychological situations are typically analyzed using factor analysis. In recent years, structural equation modeling (SEM) has been used effectively in many fields such as agriculture and livestock. SEM provides an estimation of relationships between latent variables that cannot be measured directly. Most of the studies published on poultry welfare highlighted the need to determine causal relationships between latent variables (growth, physical activity, biological stress). Here, we demonstrate that PLS-SEM analysis was used to examine the relationship between biological stress, physical activity, and growth in livestock. A three-factor model was conducted with 96 animals. The PLS-SEM results revealed that 65.2% of growth can be predicted by the independent variables (R2 = 0.652), and that physical activity (γ = 0.698) was found to have more effect than biological stress (γ = 0.176) on growth. Also, physical activity was determined as the main variable for the evaluation of biological stress (γ = 0.546, R2 = 0.298) and growth. Overall, the research showed the suitability of SEM for the assessment of growth and biological stress.

Özet

Kanatlı refahı, insan sağlığı ve hassas bir süreç olan hayvan üretimi ile yakından ilgilidir. Gözlemlenen değişkenleri (yerleşim sıklığı) ölçmek için çeşitli istatistiksel yöntemler mevcut olsa da duygusal, psikolojik durumlar gibi doğrudan gözlemlenmemiş (gizil) değişkenler tipik olarak faktör analizi kullanılarak analiz edilir. Son yıllarda yapısal eşitlik modellemesi (YEM) tarım ve hayvancılık gibi birçok alanda etkin bir şekilde kullanılmaktadır. YEM, doğrudan ölçülemeyen gizli değişkenler arasındaki ilişkilerin bir tahminini sağlar. Kanatlı hayvan refahı üzerine yayınlanan çalışmaların çoğu, gizil değişkenler (büyüme, fiziksel aktivite, biyolojik stres) arasındaki nedensel ilişkileri belirleme ihtiyacını vurgulamaktadır. Burada, çiftlik hayvanlarında biyolojik stres, fiziksel aktivite ve büyüme arasındaki ilişkinin incelenmesi için varyans tabanlı (VT)-YEM analizi kullanılmıştır. Çalışmada, 96 hayvanın bulunduğu üç faktörlü bir model oluşturulmuştur. VT-YEM sonuçları, büyümenin %65.2’sinin bağımsız değişkenler (R2 = 0.652) tarafından tahmin edilebildiğini ve fiziksel aktivitenin (γ = 0.698) büyüme üzerinde biyolojik stresten (γ = 0.176) daha fazla etkiye sahip olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca biyolojik stres (γ = 0.546, R2 = 0.298) ve büyümenin değerlendirilmesinde fiziksel aktivite ana değişken olarak belirlenmiştir. Genel olarak araştırma, YEM’in büyüme ve biyolojik stresin değerlendirilmesi için uygunluğunu göstermiştir.

🔖

Cite This Article

YALÇİN, H., DOĞAN, Z., ŞEN, S., ÇETİN, M., GÖÇMEN, M., KOÇYİĞİT, A. (2021). The assessment of poultry welfare using partial least squares-path modelling (PLS-SEM): a modeling the effects of physical activity and stress on growth. Harran Tarım ve Gıda Bilimleri Dergisi, Cilt: 25 - Sayı: 1, 109–119. https://ajindex.com/articles/423183

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (10)

  1. Alves, J. G. B., & Alves, G. V. (2019). Effects of physical activity on children’s growth. Jornal de Pediatria, 95, 72–78. https://doi.org/10.1016/j.jped.2018.11.003
  2. Anonymous. (2018). Antioksidan Mineral ve Vitaminler. http://www.ivek.org.tr/calismalar/antioksidan-mineral-ve-vitaminler Augère-Granier, M.-L. (2019). The EU Poultry Meat and Egg Sector. Main Features Challenges and Prospects. Beski, S. S. M., Swick, R. A., & Iji, P. A. (2015). Specialized protein products in broiler chicken nutrition: A review. Animal Nutrition, 1(2), 47–53. https://doi.org/10.1016/j.aninu.2015.05.005
  3. Bradshaw, R. H., Kirkden, R. D., & Broom, D. M. (2002). A review of the aetiology and pathology of leg weakness in broilers in relation to welfare. Avian and Poultry Biology Reviews, 13(2), 45–103. https://doi.org/10.3184/147020602783698421
  4. Celi, P., & Gabai, G. (2015). Oxidant/Antioxidant Balance in Animal Nutrition and Health: The Role of Protein Oxidation. Frontiers in Veterinary Science, 2:48. https://doi.org/10.3389/fvets.2015.00048
  5. Çetin, M., & Göçmen, M. (2015). Kanatlı Hayvanların Beslenmesinde Antibiyotiklere Alternatif Olarak Kekik (Thyme) Kullanmanın Etkileri. Harran Tarım ve Gıda Bilimleri Dergisi, 17(3), 35–40. https://dergipark.org.tr/tr/pub/harranziraat/194211
  6. Çetin, M., Yurtseven, S., Koçyiğit, A., Temamoğullari, F., Altaş, M. G., Özyildiz, Z., Yilmaz, R., & Taşkin, A. (2019). Kurutulmuş Pelin (Artemisia Absinthium) Otunun Etlik Piliçlerin Performans, Karkas Özellikleri ve Biyokimyasal Parametreler Üzerine Etkisi. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Tarım ve Doğa Dergisi, 22(2), 409–417. https://doi.org/10.18016/ksutarimdoga.vi.551016
  7. Cheah, J.-H., Sarstedt, M., Ringle, C. M., Ramayah, T., & Ting, H. (2018). Convergent validity assessment of formatively measured constructs in PLS-SEM. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 30(11), 3192–3210. https://doi.org/10.1108/IJCHM-10-2017-0649
  8. Collins, L., & Part, C. (2013). Modelling Farm Animal Welfare. Animals, 3(2), 416–441. https://doi.org/10.3390/ani3020416
  9. Costantino, A., Fabrizio, E., Ghiggini, A., & Bariani, M. (2018). Climate control in broiler houses: A thermal model for the calculation of the energy use and indoor environmental conditions. Energy and Buildings, 169, 110–126. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2018.03.056
  10. Drews, J., Czycholl, I., Junge, W., & Krieter, J. (2018). An evaluation of efficiency in dairy production using structural equation modelling. The Journal of Agricultur