Indikatoren für die Früherkennung von Schwanzbeißen bei Schweinen – eine Metaanalyse

Abstract

Tierwohlaspekte stehen kontinuierlich im öffentlichen Diskurs. In der Schweinehaltung stellt das Schwanzbeißen die wohl größte Tierwohlproblematik dar, insbesondere hinsichtlich der körperlichen Schäden der Tiere. Gegenstand dieses Beitrags ist der aktuelle Stand der Forschung hinsichtlich Indikatoren zur Früherkennung von Schwanzbeißen bei Schweinen. Es konnten eine Vielzahl unterschiedlicher Frühindikatoren identifiziert werden. Zunächst sei hierbei das Verhalten genannt. Die Ergebnisse der Literatur stimmen dahingehend überein, als dass insbesondere in den Tagen vor einem Schwanzbeißausbruch eine erhöhte Unruhe sowie Beißaktivitäten der Tiere untereinander innerhalb der Buchten beobachtet werden konnten. Zudem stiegen in den Tagen vor den Ausbrüchen auch manipulative Verhaltensweisen an. Durch das Tail-in-Mouth-Behaviour konnten Ausbrüche bereits sechs Tage zuvor vorhergesagt werden. Ein weiterer Frühindikator kann eine vermehrte Futtersuche sowie ein Meideverhalten gegenüber dem Futtertrog sein. Auch zunehmende Lautäußerungen können auf eine Bucht hinweisen, die zukünftig von Schwanzbeißen betroffen sein kann. Vereinzelt wurden auch Besatzdichte, tägliche Gewichtszunahme, Ferkelverluste, die Anzahl der nach dem Absetzen gemischten Würfe und ob das Tier kupiert oder unkupiert ist, als Indikatoren identifiziert. Als ein weiterer, äußerst vielversprechender Indikator für die Früherkennung von Schwanzbeißen kann die Schwanzhaltung herangezogen werden. Das Einklemmen des Schwanzes hat verschiedene Bedeutungen in der Kommunikation von Schweinen, ist jedoch unter anderem als ein signifikanter Indikator zur Früherkennung von Schwanzbeißen identifiziert worden, mit welchem Ausbrüche bereits sieben Tage zuvor angekündigt werden konnten. Bisher gibt es wenige Modelle, die das Schwanzbeißen prognostizieren. Dazu gehören Klassifizierungs- und Regressionsbaum-Modelle sowie 3D-Bildverarbeitungsmodelle. Diese Modelle sind jedoch vielversprechend aufgrund ihrer hohen Trefferwahrscheinlichkeiten. Insgesamt wird gezeigt, dass bereits wertvolle Indikatoren zur Früherkennung erforscht wurden. Zukünftig ist vor allem Forschungsbedarf in der Automatisierung prädiktiver Indikatorerkennung und Intervention vorhanden.