InKalkTier-Bewertungsmethode Tiergerechtheitspotenzial - Versionsgeschichte

Lisa Brucker: /* Transformation der Literaturaussagen */

2024-11-11T13:03:35Z

Transformation der Literaturaussagen

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	==== Transformation der Literaturaussagen ====		==== Transformation der Literaturaussagen ====
	Die identifizierten Literaturaussagen werden anschließend in Wenn-dann- Sätze transformiert (für mehr Details siehe auch Vonholdt-Wenker et al., eingereicht), was dabei hilft die Level festzulegen (Wenn …) und die Zuordnung zur entsprechenden Gewichtungskategorie (dann …) vorzunehmen (Abb. 3, Schritt 2). In Beispiel 1 (Abb. 3) wären „Schatten nicht vorhanden“ und „Schatten vorhanden“ die Level, die innerhalb des Attributs „Witterungsschutz“ miteinander verglichen werden. Allerdings kann dem Wenn-dann-Satz keine Gewichtungskategorie zugeordnet werden, da beispielsweise vorhandener Schatten zu einer Minimierung von Verlusten in der Milchproduktion und Reproduktion führt. Bei fehlendem Schatten erfolgt also ein Einfluss auf die Fitness des Tieres, welche einer negativen Gewichtungskategorie zugeordnet wird. Der Wenn-dann-Satz muss also umgekehrt werden (Abb. 3, Schritt 3). Der Inhalt der zugrundeliegenden Literaturaussage wird dadurch nicht verändert und eine Zuordnung zu den Gewichtungskategorien ist nun möglich. Da nicht vorhandener Schatten zu einem Rückgang der Milchproduktion sowie einer reduzierten Reproduktion führt und somit Auswirkungen auf die Fitness des Tieres hat, wird diesem Level die Gewichtungskategorie „Fitness“ zugeordnet (Abb. 3, Schritt 3). Die so gewonnenen Informationen aus der Literaturaussage werden in eine [https://doi.org/10.5281/zenodo.10259930/ Datenbank] übertragen (Benthin et al. (2023b).		Die identifizierten Literaturaussagen werden anschließend in Wenn-dann- Sätze transformiert (für mehr Details siehe auch Vonholdt-Wenker et al., eingereicht), was dabei hilft die Level festzulegen (Wenn …) und die Zuordnung zur entsprechenden Gewichtungskategorie (dann …) vorzunehmen (Abb. 3, Schritt 2). In Beispiel 1 (Abb. 3) wären „Schatten nicht vorhanden“ und „Schatten vorhanden“ die Level, die innerhalb des Attributs „Witterungsschutz“ miteinander verglichen werden. Allerdings kann dem Wenn-dann-Satz keine Gewichtungskategorie zugeordnet werden, da beispielsweise vorhandener Schatten zu einer Minimierung von Verlusten in der Milchproduktion und Reproduktion führt. Bei fehlendem Schatten erfolgt also ein Einfluss auf die Fitness des Tieres, welche einer negativen Gewichtungskategorie zugeordnet wird. Der Wenn-dann-Satz muss also umgekehrt werden (Abb. 3, Schritt 3). Der Inhalt der zugrundeliegenden Literaturaussage wird dadurch nicht verändert und eine Zuordnung zu den Gewichtungskategorien ist nun möglich. Da nicht vorhandener Schatten zu einem Rückgang der Milchproduktion sowie einer reduzierten Reproduktion führt und somit Auswirkungen auf die Fitness des Tieres hat, wird diesem Level die Gewichtungskategorie „Fitness“ zugeordnet (Abb. 3, Schritt 3). Die so gewonnenen Informationen aus der Literaturaussage werden in eine [https://doi.org/10.5281/zenodo.10259930 Datenbank] übertragen (Benthin et al. (2023b).

	[[Datei:Grafik TG 2.png\|Abb. 2: Schrittweises Vorgehen bei der Transformation von Literaturaussagen zur Nutzung für die Modellkalkulationen - umdrehen von Literaturaussagen unter Nutzung von „Wenn … dann …“ (If …. Then …) Zusammenhängen (Vonholdt-Wenker et al., eingereicht)]]		[[Datei:Grafik TG 2.png\|Abb. 2: Schrittweises Vorgehen bei der Transformation von Literaturaussagen zur Nutzung für die Modellkalkulationen - umdrehen von Literaturaussagen unter Nutzung von „Wenn … dann …“ (If …. Then …) Zusammenhängen (Vonholdt-Wenker et al., eingereicht)]]

Lisa Brucker am 11. November 2024 um 13:02 Uhr

2024-11-11T13:02:36Z

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	==== Transformation der Literaturaussagen ====		==== Transformation der Literaturaussagen ====
	Die identifizierten Literaturaussagen werden anschließend in Wenn-dann- Sätze transformiert (für mehr Details siehe auch Vonholdt-Wenker et al., eingereicht), was dabei hilft die Level festzulegen (Wenn …) und die Zuordnung zur entsprechenden Gewichtungskategorie (dann …) vorzunehmen (Abb. 3, Schritt 2). In Beispiel 1 (Abb. 3) wären „Schatten nicht vorhanden“ und „Schatten vorhanden“ die Level, die innerhalb des Attributs „Witterungsschutz“ miteinander verglichen werden. Allerdings kann dem Wenn-dann-Satz keine Gewichtungskategorie zugeordnet werden, da beispielsweise vorhandener Schatten zu einer Minimierung von Verlusten in der Milchproduktion und Reproduktion führt. Bei fehlendem Schatten erfolgt also ein Einfluss auf die Fitness des Tieres, welche einer negativen Gewichtungskategorie zugeordnet wird. Der Wenn-dann-Satz muss also umgekehrt werden (Abb. 3, Schritt 3). Der Inhalt der zugrundeliegenden Literaturaussage wird dadurch nicht verändert und eine Zuordnung zu den Gewichtungskategorien ist nun möglich. Da nicht vorhandener Schatten zu einem Rückgang der Milchproduktion sowie einer reduzierten Reproduktion führt und somit Auswirkungen auf die Fitness des Tieres hat, wird diesem Level die Gewichtungskategorie „Fitness“ zugeordnet (Abb. 3, Schritt 3). Die so gewonnenen Informationen aus der Literaturaussage werden in eine [https://~~zenodo~~.org/~~records~~/~~10259931~~/ Datenbank] übertragen (Benthin et al. (2023b).		Die identifizierten Literaturaussagen werden anschließend in Wenn-dann- Sätze transformiert (für mehr Details siehe auch Vonholdt-Wenker et al., eingereicht), was dabei hilft die Level festzulegen (Wenn …) und die Zuordnung zur entsprechenden Gewichtungskategorie (dann …) vorzunehmen (Abb. 3, Schritt 2). In Beispiel 1 (Abb. 3) wären „Schatten nicht vorhanden“ und „Schatten vorhanden“ die Level, die innerhalb des Attributs „Witterungsschutz“ miteinander verglichen werden. Allerdings kann dem Wenn-dann-Satz keine Gewichtungskategorie zugeordnet werden, da beispielsweise vorhandener Schatten zu einer Minimierung von Verlusten in der Milchproduktion und Reproduktion führt. Bei fehlendem Schatten erfolgt also ein Einfluss auf die Fitness des Tieres, welche einer negativen Gewichtungskategorie zugeordnet wird. Der Wenn-dann-Satz muss also umgekehrt werden (Abb. 3, Schritt 3). Der Inhalt der zugrundeliegenden Literaturaussage wird dadurch nicht verändert und eine Zuordnung zu den Gewichtungskategorien ist nun möglich. Da nicht vorhandener Schatten zu einem Rückgang der Milchproduktion sowie einer reduzierten Reproduktion führt und somit Auswirkungen auf die Fitness des Tieres hat, wird diesem Level die Gewichtungskategorie „Fitness“ zugeordnet (Abb. 3, Schritt 3). Die so gewonnenen Informationen aus der Literaturaussage werden in eine [https://doi.org/10.5281/zenodo.10259930/ Datenbank] übertragen (Benthin et al. (2023b).

	[[Datei:Grafik TG 2.png\|Abb. 2: Schrittweises Vorgehen bei der Transformation von Literaturaussagen zur Nutzung für die Modellkalkulationen - umdrehen von Literaturaussagen unter Nutzung von „Wenn … dann …“ (If …. Then …) Zusammenhängen (Vonholdt-Wenker et al., eingereicht)]]		[[Datei:Grafik TG 2.png\|Abb. 2: Schrittweises Vorgehen bei der Transformation von Literaturaussagen zur Nutzung für die Modellkalkulationen - umdrehen von Literaturaussagen unter Nutzung von „Wenn … dann …“ (If …. Then …) Zusammenhängen (Vonholdt-Wenker et al., eingereicht)]]

Lisa Brucker am 11. November 2024 um 13:01 Uhr

2024-11-11T13:01:16Z

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	==== Transformation der Literaturaussagen ====		==== Transformation der Literaturaussagen ====
	Die identifizierten Literaturaussagen werden anschließend in Wenn-dann- Sätze transformiert (für mehr Details siehe auch Vonholdt-Wenker et al., eingereicht), was dabei hilft die Level festzulegen (Wenn …) und die Zuordnung zur entsprechenden Gewichtungskategorie (dann …) vorzunehmen (Abb. 3, Schritt 2). In Beispiel 1 (Abb. 3) wären „Schatten nicht vorhanden“ und „Schatten vorhanden“ die Level, die innerhalb des Attributs „Witterungsschutz“ miteinander verglichen werden. Allerdings kann dem Wenn-dann-Satz keine Gewichtungskategorie zugeordnet werden, da beispielsweise vorhandener Schatten zu einer Minimierung von Verlusten in der Milchproduktion und Reproduktion führt. Bei fehlendem Schatten erfolgt also ein Einfluss auf die Fitness des Tieres, welche einer negativen Gewichtungskategorie zugeordnet wird. Der Wenn-dann-Satz muss also umgekehrt werden (Abb. 3, Schritt 3). Der Inhalt der zugrundeliegenden Literaturaussage wird dadurch nicht verändert und eine Zuordnung zu den Gewichtungskategorien ist nun möglich. Da nicht vorhandener Schatten zu einem Rückgang der Milchproduktion sowie einer reduzierten Reproduktion führt und somit Auswirkungen auf die Fitness des Tieres hat, wird diesem Level die Gewichtungskategorie „Fitness“ zugeordnet (Abb. 3, Schritt 3). Die so gewonnenen Informationen aus der Literaturaussage werden in eine ~~Datenbank~~ [https://zenodo.org/records/10259931] übertragen (Benthin et al. (2023b).		Die identifizierten Literaturaussagen werden anschließend in Wenn-dann- Sätze transformiert (für mehr Details siehe auch Vonholdt-Wenker et al., eingereicht), was dabei hilft die Level festzulegen (Wenn …) und die Zuordnung zur entsprechenden Gewichtungskategorie (dann …) vorzunehmen (Abb. 3, Schritt 2). In Beispiel 1 (Abb. 3) wären „Schatten nicht vorhanden“ und „Schatten vorhanden“ die Level, die innerhalb des Attributs „Witterungsschutz“ miteinander verglichen werden. Allerdings kann dem Wenn-dann-Satz keine Gewichtungskategorie zugeordnet werden, da beispielsweise vorhandener Schatten zu einer Minimierung von Verlusten in der Milchproduktion und Reproduktion führt. Bei fehlendem Schatten erfolgt also ein Einfluss auf die Fitness des Tieres, welche einer negativen Gewichtungskategorie zugeordnet wird. Der Wenn-dann-Satz muss also umgekehrt werden (Abb. 3, Schritt 3). Der Inhalt der zugrundeliegenden Literaturaussage wird dadurch nicht verändert und eine Zuordnung zu den Gewichtungskategorien ist nun möglich. Da nicht vorhandener Schatten zu einem Rückgang der Milchproduktion sowie einer reduzierten Reproduktion führt und somit Auswirkungen auf die Fitness des Tieres hat, wird diesem Level die Gewichtungskategorie „Fitness“ zugeordnet (Abb. 3, Schritt 3). Die so gewonnenen Informationen aus der Literaturaussage werden in eine [https://zenodo.org/records/10259931/ Datenbank] übertragen (Benthin et al. (2023b).

	[[Datei:Grafik TG 2.png\|Abb. 2: Schrittweises Vorgehen bei der Transformation von Literaturaussagen zur Nutzung für die Modellkalkulationen - umdrehen von Literaturaussagen unter Nutzung von „Wenn … dann …“ (If …. Then …) Zusammenhängen (Vonholdt-Wenker et al., eingereicht)]]		[[Datei:Grafik TG 2.png\|Abb. 2: Schrittweises Vorgehen bei der Transformation von Literaturaussagen zur Nutzung für die Modellkalkulationen - umdrehen von Literaturaussagen unter Nutzung von „Wenn … dann …“ (If …. Then …) Zusammenhängen (Vonholdt-Wenker et al., eingereicht)]]

Lisa Brucker am 11. November 2024 um 12:59 Uhr

2024-11-11T12:59:38Z

← Nächstältere Version		Version vom 11. November 2024, 14:59 Uhr
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	==== Transformation der Literaturaussagen ====		==== Transformation der Literaturaussagen ====
	Die identifizierten Literaturaussagen werden anschließend in Wenn-dann- Sätze transformiert (für mehr Details siehe auch Vonholdt-Wenker et al., eingereicht), was dabei hilft die Level festzulegen (Wenn …) und die Zuordnung zur entsprechenden Gewichtungskategorie (dann …) vorzunehmen (Abb. 3, Schritt 2). In Beispiel 1 (Abb. 3) wären „Schatten nicht vorhanden“ und „Schatten vorhanden“ die Level, die innerhalb des Attributs „Witterungsschutz“ miteinander verglichen werden. Allerdings kann dem Wenn-dann-Satz keine Gewichtungskategorie zugeordnet werden, da beispielsweise vorhandener Schatten zu einer Minimierung von Verlusten in der Milchproduktion und Reproduktion führt. Bei fehlendem Schatten erfolgt also ein Einfluss auf die Fitness des Tieres, welche einer negativen Gewichtungskategorie zugeordnet wird. Der Wenn-dann-Satz muss also umgekehrt werden (Abb. 3, Schritt 3). Der Inhalt der zugrundeliegenden Literaturaussage wird dadurch nicht verändert und eine Zuordnung zu den Gewichtungskategorien ist nun möglich. Da nicht vorhandener Schatten zu einem Rückgang der Milchproduktion sowie einer reduzierten Reproduktion führt und somit Auswirkungen auf die Fitness des Tieres hat, wird diesem Level die Gewichtungskategorie „Fitness“ zugeordnet (Abb. 3, Schritt 3). Die so gewonnenen Informationen aus der Literaturaussage werden in eine Datenbank übertragen (Benthin et al. (2023b).		Die identifizierten Literaturaussagen werden anschließend in Wenn-dann- Sätze transformiert (für mehr Details siehe auch Vonholdt-Wenker et al., eingereicht), was dabei hilft die Level festzulegen (Wenn …) und die Zuordnung zur entsprechenden Gewichtungskategorie (dann …) vorzunehmen (Abb. 3, Schritt 2). In Beispiel 1 (Abb. 3) wären „Schatten nicht vorhanden“ und „Schatten vorhanden“ die Level, die innerhalb des Attributs „Witterungsschutz“ miteinander verglichen werden. Allerdings kann dem Wenn-dann-Satz keine Gewichtungskategorie zugeordnet werden, da beispielsweise vorhandener Schatten zu einer Minimierung von Verlusten in der Milchproduktion und Reproduktion führt. Bei fehlendem Schatten erfolgt also ein Einfluss auf die Fitness des Tieres, welche einer negativen Gewichtungskategorie zugeordnet wird. Der Wenn-dann-Satz muss also umgekehrt werden (Abb. 3, Schritt 3). Der Inhalt der zugrundeliegenden Literaturaussage wird dadurch nicht verändert und eine Zuordnung zu den Gewichtungskategorien ist nun möglich. Da nicht vorhandener Schatten zu einem Rückgang der Milchproduktion sowie einer reduzierten Reproduktion führt und somit Auswirkungen auf die Fitness des Tieres hat, wird diesem Level die Gewichtungskategorie „Fitness“ zugeordnet (Abb. 3, Schritt 3). Die so gewonnenen Informationen aus der Literaturaussage werden in eine Datenbank [https://zenodo.org/records/10259931] übertragen (Benthin et al. (2023b).

	[[Datei:Grafik TG 2.png\|Abb. 2: Schrittweises Vorgehen bei der Transformation von Literaturaussagen zur Nutzung für die Modellkalkulationen - umdrehen von Literaturaussagen unter Nutzung von „Wenn … dann …“ (If …. Then …) Zusammenhängen (Vonholdt-Wenker et al., eingereicht)]]		[[Datei:Grafik TG 2.png\|Abb. 2: Schrittweises Vorgehen bei der Transformation von Literaturaussagen zur Nutzung für die Modellkalkulationen - umdrehen von Literaturaussagen unter Nutzung von „Wenn … dann …“ (If …. Then …) Zusammenhängen (Vonholdt-Wenker et al., eingereicht)]]

Lisa Brucker: /* Transformation der Literaturaussagen */

2024-11-11T12:57:51Z

Transformation der Literaturaussagen

← Nächstältere Version		Version vom 11. November 2024, 14:57 Uhr
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	==== Transformation der Literaturaussagen ====		==== Transformation der Literaturaussagen ====
	Die identifizierten Literaturaussagen werden anschließend in Wenn-dann- Sätze transformiert (für mehr Details siehe auch Vonholdt-Wenker et al., eingereicht), was dabei hilft die Level festzulegen (Wenn …) und die Zuordnung zur entsprechenden Gewichtungskategorie (dann …) vorzunehmen (Abb. 3, Schritt 2). In Beispiel 1 (Abb. 3) wären „Schatten nicht vorhanden“ und „Schatten vorhanden“ die Level, die innerhalb des Attributs „Witterungsschutz“ miteinander verglichen werden. Allerdings kann dem Wenn-dann-Satz keine Gewichtungskategorie zugeordnet werden, da beispielsweise vorhandener Schatten zu einer Minimierung von Verlusten in der Milchproduktion und Reproduktion führt. Bei fehlendem Schatten erfolgt also ein Einfluss auf die Fitness des Tieres, welche einer negativen Gewichtungskategorie zugeordnet wird. Der Wenn-dann-Satz muss also umgekehrt werden (Abb. 3, Schritt 3). Der Inhalt der zugrundeliegenden Literaturaussage wird dadurch nicht verändert und eine Zuordnung zu den Gewichtungskategorien ist nun möglich. Da nicht vorhandener Schatten zu einem Rückgang der Milchproduktion sowie einer reduzierten Reproduktion führt und somit Auswirkungen auf die Fitness des Tieres hat, wird diesem Level die Gewichtungskategorie „Fitness“ zugeordnet. Die so gewonnenen Informationen aus der Literaturaussage werden in eine Datenbank übertragen (~~Abb~~. ~~3, Schritt 3~~).		Die identifizierten Literaturaussagen werden anschließend in Wenn-dann- Sätze transformiert (für mehr Details siehe auch Vonholdt-Wenker et al., eingereicht), was dabei hilft die Level festzulegen (Wenn …) und die Zuordnung zur entsprechenden Gewichtungskategorie (dann …) vorzunehmen (Abb. 3, Schritt 2). In Beispiel 1 (Abb. 3) wären „Schatten nicht vorhanden“ und „Schatten vorhanden“ die Level, die innerhalb des Attributs „Witterungsschutz“ miteinander verglichen werden. Allerdings kann dem Wenn-dann-Satz keine Gewichtungskategorie zugeordnet werden, da beispielsweise vorhandener Schatten zu einer Minimierung von Verlusten in der Milchproduktion und Reproduktion führt. Bei fehlendem Schatten erfolgt also ein Einfluss auf die Fitness des Tieres, welche einer negativen Gewichtungskategorie zugeordnet wird. Der Wenn-dann-Satz muss also umgekehrt werden (Abb. 3, Schritt 3). Der Inhalt der zugrundeliegenden Literaturaussage wird dadurch nicht verändert und eine Zuordnung zu den Gewichtungskategorien ist nun möglich. Da nicht vorhandener Schatten zu einem Rückgang der Milchproduktion sowie einer reduzierten Reproduktion führt und somit Auswirkungen auf die Fitness des Tieres hat, wird diesem Level die Gewichtungskategorie „Fitness“ zugeordnet (Abb. 3, Schritt 3). Die so gewonnenen Informationen aus der Literaturaussage werden in eine Datenbank übertragen (Benthin et al. (2023b).

	[[Datei:Grafik TG 2.png\|Abb. 2: Schrittweises Vorgehen bei der Transformation von Literaturaussagen zur Nutzung für die Modellkalkulationen - umdrehen von Literaturaussagen unter Nutzung von „Wenn … dann …“ (If …. Then …) Zusammenhängen (Vonholdt-Wenker et al., eingereicht)]]		[[Datei:Grafik TG 2.png\|Abb. 2: Schrittweises Vorgehen bei der Transformation von Literaturaussagen zur Nutzung für die Modellkalkulationen - umdrehen von Literaturaussagen unter Nutzung von „Wenn … dann …“ (If …. Then …) Zusammenhängen (Vonholdt-Wenker et al., eingereicht)]]

Lisa Brucker am 11. November 2024 um 12:43 Uhr

2024-11-11T12:43:58Z

← Nächstältere Version		Version vom 11. November 2024, 14:43 Uhr
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	=== 2 Semantisches Modell in Anlehnung an Bracke et al. (2002) ===		=== 2 Semantisches Modell in Anlehnung an Bracke et al. (2002) ===
	Der Berechnung des Tiergerechtheitspotenzials (TGP) für InKalkTier (Benthin et al. 2023a) liegt ein semantisches Modell in Anlehnung an Bracke et al. (2002) zugrunde. Anhand des Modells können Literaturaussagen (sogenannte Statements) aus der wissenschaftlichen Literatur einbezogen werden ~~(Abb. 2)~~, um Attribute eines Haltungsverfahrens (z. B. Bodentyp) mit ihren jeweiligen Leveln (z. B. perforierter Boden, planbefestigter Boden) hinsichtlich ihrer Effekte auf die Tiergerechtheit zu bewerten.		Der Berechnung des Tiergerechtheitspotenzials (TGP) für InKalkTier (Benthin et al. 2023a) liegt ein semantisches Modell in Anlehnung an Bracke et al. (2002) zugrunde. Anhand des Modells können Literaturaussagen (sogenannte Statements) aus der wissenschaftlichen Literatur einbezogen werden, um Attribute eines Haltungsverfahrens (z. B. Bodentyp) mit ihren jeweiligen Leveln (z. B. perforierter Boden, planbefestigter Boden) hinsichtlich ihrer Effekte auf die Tiergerechtheit zu bewerten.
	[[Datei:Bild4.jpg\|alternativtext=Abb. 1: Modifizierte Darstellung des semantischen Modellansatzes zur Bewertung des Tiergerechtheitspotenzials (nach Bracke et al. 2002)\|mini\|<small>Abb. 2: Modifizierte Darstellung des semantischen Modellansatzes zur Bewertung des Tiergerechtheitspotenzials (nach Bracke et al. 2002)</small> \|zentriert\|800x800px]]

	===== Attribute beschreiben Bedürfnisse =====		===== Attribute beschreiben Bedürfnisse =====
	Die Attribute mit ihren Leveln sind eng an mindestens ein Bedürfnis der entsprechenden Tierart geknüpft, das im Haltungsverfahren erfüllt sein muss, um eine hohe Tiergerechtheit gewährleisten zu können (z. B. Legehennen mit Attribut: Sitzstangen und Bedürfnis: Ruhen). Bei der Auswahl der Attribute zur Bewertung der Haltungsverfahren werden die Attribute so gewählt, dass möglichst alle Bedürfnisse der Tiere abgedeckt werden. Die Bewertung der entsprechenden Level eines Attributs werden anhand von Gewichtungskategorien (Weighting Categories, Tab. 2) bewertet, die je nach Effekt auf die Tiergerechtheit positiv (natürliches Verhalten, Präferenz, Bedarf) oder negativ (Schmerz, Krankheit, Überleben, Fitness, HPA, SAM, Aggression, abnormales Verhalten, Frustration und Vermeidung) gewichtet werden.		Die Attribute mit ihren Leveln sind eng an mindestens ein Bedürfnis der entsprechenden Tierart geknüpft, das im Haltungsverfahren erfüllt sein muss, um eine hohe Tiergerechtheit gewährleisten zu können (z. B. Legehennen mit Attribut: Sitzstangen und Bedürfnis: Ruhen). Bei der Auswahl der Attribute zur Bewertung der Haltungsverfahren werden die Attribute so gewählt, dass möglichst alle Bedürfnisse der Tiere abgedeckt werden. Die Bewertung der entsprechenden Level eines Attributs werden anhand von Gewichtungskategorien (Weighting Categories, Tab. 2) bewertet, die je nach Effekt auf die Tiergerechtheit positiv (natürliches Verhalten, Präferenz, Bedarf) oder negativ (Schmerz, Krankheit, Überleben, Fitness, HPA, SAM, Aggression, abnormales Verhalten, Frustration und Vermeidung) gewichtet werden.
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	=== 4 Vergabe der Gewichtungswerte ===		=== 4 Vergabe der Gewichtungswerte ===
	[[Datei:~~20241106-~~Tiergerechtheit ~~Gewichtung~~.~~svg~~\|zentriert\|mini\|800x800px\|<small>Abb. 4: Berechnung der Gewichtung (G) und des Gewichtungsfaktors (GF) (© KTBL; C. Müller)</small>]]		[[Datei:Tiergerechtheit Gewichtungsfaktoren.png\|zentriert\|mini\|800x800px\|<small>Abb. 4: Berechnung der Gewichtung (G) und des Gewichtungsfaktors (GF) (© KTBL; C. Müller)</small>]]

	===== Die Gewichtungswerte =====		===== Die Gewichtungswerte =====

Lisa Brucker am 8. November 2024 um 12:04 Uhr

2024-11-08T12:04:38Z

← Nächstältere Version		Version vom 8. November 2024, 14:04 Uhr
Zeile 20:		Zeile 20:
	'''Levelscore (LS):''' Für die Level der Attribute wird im Hinblick auf deren Einfluss auf die Tiergerechtheit eine Rangfolge festgelegt. Durch die Rangfolge wird das beste und schlechteste Level innerhalb eines Attributs festgelegt und in Abhängigkeit der Bewertung ein Levelscore (Wert zwischen 0 und 1) berechnet		'''Levelscore (LS):''' Für die Level der Attribute wird im Hinblick auf deren Einfluss auf die Tiergerechtheit eine Rangfolge festgelegt. Durch die Rangfolge wird das beste und schlechteste Level innerhalb eines Attributs festgelegt und in Abhängigkeit der Bewertung ein Levelscore (Wert zwischen 0 und 1) berechnet
	[[Datei:Formel Levelscore TGP.png\|links\|rahmenlos]]		[[Datei:Formel Levelscore TGP.png\|links\|rahmenlos]]





Zeile 77:		Zeile 80:
	'''Gewichtungsfaktor (GF)''': Die Gewichtung eines Attributs geteilt durch die Summe der Gewichtungen aller Attribute (Abb. 4)		'''Gewichtungsfaktor (GF)''': Die Gewichtung eines Attributs geteilt durch die Summe der Gewichtungen aller Attribute (Abb. 4)
	[[Datei:Formel Gewichtungsfaktor TGP.png\|links\|rahmenlos]]		[[Datei:Formel Gewichtungsfaktor TGP.png\|links\|rahmenlos]]

Lisa Brucker: Formeln, Abbildungen und weitere Erläuterungen ergänzt

2024-11-08T12:00:55Z

Formeln, Abbildungen und weitere Erläuterungen ergänzt

Änderungen zeigen

Lisa Brucker am 18. Oktober 2024 um 12:59 Uhr

2024-10-18T12:59:21Z

← Nächstältere Version		Version vom 18. Oktober 2024, 14:59 Uhr
Zeile 1:		Zeile 1:
	=== 1 Wichtige Begriffe und Formeln zum Verständnis ===		=== 1 Wichtige Begriffe und Formeln zum Verständnis ===
	'''Tiergerechtheitspotenzial (TGP):''' Rechnerischer Beitrag den baulich-technische Elemente eines Haltungsverfahrens zur tiergerechten Haltung leisten. Das Potenzial wird mit einem Wert auf einer Skala von 0 bis 1 angegeben, wobei 0 als ~~„nicht~~ tiergerecht“ und 1 als „besonders tiergerecht“ interpretiert werden kann.		'''Tiergerechtheitspotenzial (TGP):''' Rechnerischer Beitrag den baulich-technische Elemente eines Haltungsverfahrens zur tiergerechten Haltung leisten. Das Potenzial wird mit einem Wert auf einer Skala von 0 bis 1 angegeben, wobei 0 als „wenig tiergerecht“ und 1 als „besonders tiergerecht“ interpretiert werden kann.

	'''<big>TGP = ∑ TGW<sub>A</sub></big>'''		'''<big>TGP = ∑ TGW<sub>A</sub></big>'''

Lisa Brucker am 30. August 2024 um 08:40 Uhr

2024-08-30T08:40:30Z

← Nächstältere Version		Version vom 30. August 2024, 10:40 Uhr
Zeile 48:		Zeile 48:
	\|style="background:#CEEAB0"\| Natürliches Verhalten		\|style="background:#CEEAB0"\| Natürliches Verhalten
	\|style="background:#CEEAB0"\|Belege für Verhalten unter (semi-)natürlichen Bedingungen, einschließlich Zeitbudgets und Spezies-Spezifität dieses Verhaltens.		\|style="background:#CEEAB0"\|Belege für Verhalten unter (semi-)natürlichen Bedingungen, einschließlich Zeitbudgets und Spezies-Spezifität dieses Verhaltens.
	\|style="background:#CEEAB0"\|~~<nowiki>~~+ 1 / 2 / 3~~</nowiki>~~		\|style="background:#CEEAB0"\| +1 / +2 / +3
	\|-		\|-
	\|style="background:#CEEAB0"\|Präferenz		\|style="background:#CEEAB0"\|Präferenz
	\|style="background:#CEEAB0"\|Hinweise auf Präferenzen (z. B. Erkenntnisse aus Präferenztests), die in der gegebenen Haltungsumgebung gezeigt werden.		\|style="background:#CEEAB0"\|Hinweise auf Präferenzen (z. B. Erkenntnisse aus Präferenztests), die in der gegebenen Haltungsumgebung gezeigt werden.
	\|style="background:#CEEAB0"\|~~<nowiki>~~+ 1 / 2 / 3~~</nowiki>~~		\|style="background:#CEEAB0"\| +1 / +2 / +3
	\|-		\|-
	\|style="background:#CEEAB0"\|Bedarf		\|style="background:#CEEAB0"\|Bedarf
	\|style="background:#CEEAB0"\|Belege dafür, dass Tiere sich anstrengen, um eine Ressource zu erhalten.		\|style="background:#CEEAB0"\|Belege dafür, dass Tiere sich anstrengen, um eine Ressource zu erhalten.
	\|style="background:#CEEAB0"\|~~<nowiki>~~+ 1 / 3 / 5~~</nowiki>~~		\|style="background:#CEEAB0"\| +1 / +3 / +5
	\|-		\|-
	\|style="background:#FEC7BE"\|Schmerz		\|style="background:#FEC7BE"\|Schmerz
	\|style="background:#FEC7BE"\|Anzeichen von Schmerzen, einschließlich Lahmheit und Hautläsionen, die z. B. durch Aggression entstanden sind.		\|style="background:#FEC7BE"\|Anzeichen von Schmerzen, einschließlich Lahmheit und Hautläsionen, die z. B. durch Aggression entstanden sind.
	\|style="background:#FEC7BE"\|~~<nowiki>~~- 1 / 3 / 5~~</nowiki>~~		\|style="background:#FEC7BE"\| -1 / -3 / -5
	\|-		\|-
	\|style="background:#FEC7BE"\|Krankheit		\|style="background:#FEC7BE"\|Krankheit
	\|style="background:#FEC7BE"\|Anzeichen von Gesundheitsproblemen, einschließlich erhöhter Sterblichkeit, jedoch ohne Lahmheit, Hautläsionen und spezifische Überlebensaspekte.		\|style="background:#FEC7BE"\|Anzeichen von Gesundheitsproblemen, einschließlich erhöhter Sterblichkeit, jedoch ohne Lahmheit, Hautläsionen und spezifische Überlebensaspekte.
	\|style="background:#FEC7BE"\|~~<nowiki>~~- 1 / 3 / 5~~</nowiki>~~		\|style="background:#FEC7BE"\| -1 / -3 / -5
	\|-		\|-
	\|style="background:#FEC7BE"\|Überleben		\|style="background:#FEC7BE"\|Überleben
	\|style="background:#FEC7BE"\|Belege für eine verringerte Überlebensrate aufgrund physiologischer Erfordernisse (mit Ausnahme spezifischer Gesundheitsprobleme), z. B. Langlebigkeit, Nahrungs- oder Wasserentzug und schlechtes Klima.		\|style="background:#FEC7BE"\|Belege für eine verringerte Überlebensrate aufgrund physiologischer Erfordernisse (mit Ausnahme spezifischer Gesundheitsprobleme), z. B. Langlebigkeit, Nahrungs- oder Wasserentzug und schlechtes Klima.
	\|style="background:#FEC7BE"\|~~<nowiki>~~- 1 / 3 / 5~~</nowiki>~~		\|style="background:#FEC7BE"\| -1 / -3 / -5
	\|-		\|-
	\|style="background:#FEC7BE"\|Fitness		\|style="background:#FEC7BE"\|Fitness
	\|style="background:#FEC7BE"\|Hinweise auf eine verminderte Fitness (die wahrscheinlich auf einen negativen Affekt hinweist), einschließlich (Re‑)Produktionseffekten, aber ohne spezifische Überlebensaspekte im Zusammenhang mit physiologischen Notwendigkeiten, Hypothalamus-Hypophysen-Nebennierenrinden-Achse (HPA) und Krankheit.		\|style="background:#FEC7BE"\|Hinweise auf eine verminderte Fitness (die wahrscheinlich auf einen negativen Affekt hinweist), einschließlich (Re‑)Produktionseffekten, aber ohne spezifische Überlebensaspekte im Zusammenhang mit physiologischen Notwendigkeiten, Hypothalamus-Hypophysen-Nebennierenrinden-Achse (HPA) und Krankheit.
	\|style="background:#FEC7BE"\|~~<nowiki>~~- 1 / 2 / 3~~</nowiki>~~		\|style="background:#FEC7BE"\| -1 / -2 / -3
	\|-		\|-
	\|style="background:#FEC7BE"\|HPA		\|style="background:#FEC7BE"\|HPA
	\|style="background:#FEC7BE"\|Hinweise auf eine Aktivierung der HPA-Achse, die auf einen Stresszustand hinweist.		\|style="background:#FEC7BE"\|Hinweise auf eine Aktivierung der HPA-Achse, die auf einen Stresszustand hinweist.
	\|style="background:#FEC7BE"\|~~<nowiki>~~- 1 / 3 / 5~~</nowiki>~~		\|style="background:#FEC7BE"\| -1 / -3 / -5
	\|-		\|-
	\|style="background:#FEC7BE"\|SAM		\|style="background:#FEC7BE"\|SAM
	\|style="background:#FEC7BE"\|Anzeichen für eine Aktivierung des sympathoadrenomedullären Systems (SAM), die auf einen negativen Affekt hinweist, z. B. erhöhte Herzfrequenz und (Nor‑)Adrenalinspiegel.		\|style="background:#FEC7BE"\|Anzeichen für eine Aktivierung des sympathoadrenomedullären Systems (SAM), die auf einen negativen Affekt hinweist, z. B. erhöhte Herzfrequenz und (Nor‑)Adrenalinspiegel.
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	\|style="background:#FEC7BE"\|Aggression		\|style="background:#FEC7BE"\|Aggression
	\|style="background:#FEC7BE"\|Anzeichen von erhöhter Aggression, ausgenommen Hautverletzungen (vgl. Gewichtungskategorie „Schmerz“).		\|style="background:#FEC7BE"\|Anzeichen von erhöhter Aggression, ausgenommen Hautverletzungen (vgl. Gewichtungskategorie „Schmerz“).
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	\|style="background:#FEC7BE"\|Abnormales Verhalten		\|style="background:#FEC7BE"\|Abnormales Verhalten
	\|style="background:#FEC7BE"\|Anzeichen für gestörtes Verhalten, wie orale Stereotypien, Apathie und gestörtes Sexualverhalten.		\|style="background:#FEC7BE"\|Anzeichen für gestörtes Verhalten, wie orale Stereotypien, Apathie und gestörtes Sexualverhalten.
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	\|style="background:#FEC7BE"\|Frustration und Vermeidung		\|style="background:#FEC7BE"\|Frustration und Vermeidung
	\|style="background:#FEC7BE"\|Anzeichen von blockiertem Verhalten oder Deprivation, einschließlich der Bereitschaft zu arbeiten, um eine Behandlung zu vermeiden.		\|style="background:#FEC7BE"\|Anzeichen von blockiertem Verhalten oder Deprivation, einschließlich der Bereitschaft zu arbeiten, um eine Behandlung zu vermeiden.
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