Type de document : article scientifique publié dans Animal
Auteurs : F. Edwardes, M. van der Voort, T.B. Rodenburg, H. Hogeveen
Résumé en français (traduction) : Modélisation de l’impact des maladies de production sur le bien-être des vaches laitières : une nouvelle approche et de nouvelles perspectives
Le bien-être des animaux devient un élément important dans la prise de décision en matière de santé animale. L’intégration des considérations relatives au bien-être animal dans le processus décisionnel des éleveurs implique de reconnaître l’importance de l’impact des troubles de la santé sur le bien-être des animaux. Cependant, peu de recherches quantifient cet impact, ce qui rend difficile l’intégration du bien-être animal dans le processus de prise de décision en matière de santé animale. Quantifier l’impact des troubles de la santé sur le bien-être des animaux est incroyablement difficile en raison des contraintes liées à la collecte de données empiriques sur les animaux. Une approche permettant de contourner ces contraintes consiste à s’appuyer sur des connaissances d’experts, selon lesquelles les poids perçus de l’altération du bien-être sont indicatifs de l’effet négatif sur le bien-être. Dans cette étude, nous proposons une méthode basée sur l’expertise pour quantifier l’impact perçu de la mobilité sous-optimale (SOM) sur le bien-être des vaches laitières, en raison de son importance pour le bien-être. Nous avons d’abord quantifié l’importance de l’impact perçu de la mobilité sous-optimale sur le bien-être des vaches laitières en sollicitant les connaissances des experts à l’aide de l’analyse conjointe adaptative (ACA). Deuxièmement, en utilisant des pondérations de l’altération perçue du bien-être, nous avons dérivé la perte de bien-être perçue (c’est-à-dire l’effet négatif perçu sur le bien-être) des notes de mobilité allant de 1 à 5 (1 = mobilité optimale, 5 = mobilité gravement altérée). Troisièmement, en utilisant la perte de bien-être perçue par score de mobilité, nous avons quantifié l’impact sur le bien-être perçu au niveau de l’individu et du troupeau pour différents degrés de gravité. Les résultats ont montré que la perte de bien-être perçue augmentait à mesure que le score de mobilité augmentait. Cependant, l’impact perçu sur le bien-être des cas de SOM avec des scores de mobilité plus faibles était plus élevé que celui des cas de SOM avec des scores de mobilité plus élevés. Cela s’explique par la durée plus longue des cas de SOM avec des scores de mobilité plus faibles. En outre, l’impact perçu sur le bien-être du troupeau était largement dû aux cas de SOM avec des scores de mobilité plus faibles en raison de la durée plus longue et de l’incidence plus fréquente par rapport aux cas de SOM avec des scores de mobilité plus élevés. Ces résultats impliquent qu’il est possible d’améliorer le bien-être des vaches laitières en lien avec une mobilité sous-optimale si les faibles scores de mobilité sont détectés et traités plus tôt. Notre recherche démontre une nouvelle approche qui quantifie l’impact perçu des troubles de santé sur le bien-être des animaux lorsque les preuves empiriques sont limitées.
Résumé en anglais (original) : Animal welfare is becoming an important consideration in animal health related decision making. Integrating considerations of animal welfare into the decision-making process of farmers involves recognising the significance of health disorder impacts in relation to animal welfare. Yet little research quantifies the impact, making it difficult to include animal welfare in the animal health decision making process. Quantifying the impact of health disorders on animal welfare is incredibly challenging due to empirical animal-based data collection constraints. An approach to circumvent these constraints is to rely on expert knowledge whereby perceived welfare impairment weights are indicative of the negative welfare effect. In this research, we propose an expertise-based method to quantify the perceived impact of sub-optimal mobility (SOM) on welfare of dairy cows, because of its welfare importance. We first quantified perceived welfare impairment weights of SOM by eliciting expert knowledge using adaptive conjoint analysis (ACA). Second, using the perceived welfare impairment weights we derived the perceived welfare disutility (i.e., perceived negative welfare effect) of mobility scores 1 – 5 (1 = optimally mobility, 5 = severely impaired mobility). Third, using the perceived welfare disutility per mobility score we quantified the perceived welfare impact at case- and herd-level of SOM for different SOM severity. Results showed that perceived welfare disutility increased with each increase in mobility score. However, the perceived welfare impact of SOM cases with lower mobility scores were higher compared to SOM cases with higher mobility scores. This was because of the longer lasting duration of the SOM cases with lower mobility scores. Moreover, the perceived herd-level welfare impact was largely due to SOM cases with lower mobility scores because of the longer duration and more frequent incidence compared to the SOM cases with higher mobility scores. These results entail that better welfare of dairy cows with respect to SOM can be achieved if lower mobility scores are detected and treated sooner. Our research demonstrates a novel approach that quantifies the perceived impact of health disorders on animal welfare when empirical evidence is limited.
