• pecora
• benessere animale
• qualità igienico sanitaria del latte
• gestione del pascolo
• produzioni
• salute
• sheep
• animal welfare
• milk hygiene
• grazing management
• production
• health.

Nei consumatori è aumentata la richiesta di garanzie circa gli standard di benessere dell’allevamento degli animali da reddito e ciò ha portato all’aumento della domanda di prodotti di origine animale che derivano da un allevamento rispettoso del benessere e della salute animale, nonché della sicurezza alimentare. Pratiche di allevamento che si ritiene abbiano un impatto negativo sul benessere animale disincentivano l’acquisto di quel determinato prodotto e riescono, quindi, ad influenzare il mercato e le scelte dei consumatori. Il presente lavoro di ricerca si pone l’obiettivo di creare e applicare un questionario per valutare la tipologia di allevamento e la gestione del benessere animale degli ovini da latte al fine di correlarli alle produzioni e alla qualità igienico sanitaria del latte di massa e di valutare se la gestione degli animali al pascolo influisce sulla qualità igienico sanitaria del latte e sulla salute degli animali in aziende di ovini da latte.
Studio 1. Nel primo studio è stato formulato un questionario, basato sulla letteratura, per la valutazione della gestione e del benessere animale nell’allevamento ovino da latte. Per ogni singola azienda sono stati valutati vari parametri di management, alimentazione, benessere animal-based, benessere resource-based, gestione ed igiene della mungitura, biosicurezza, superficie aziendale totale, numero di pecore, litri di latte prodotti nell’ultimo anno. Oltre alla somministrazione del questionario il giorno della visita in azienda è stato effettuato un prelievo di un campione di latte massale per la valutazione della qualità igienico sanitaria. Sono state valutate un totale di 177 aziende che conferivano il latte al Caseificio Sociale di Manciano (GR). Ai parametri delle aree di management, alimentazione, benessere animal-based, benessere resource-based, gestione ed igiene della mungitura, biosicurezza e qualità igienico sanitaria del latte sono stati assegnati punteggio 0 (punteggio negativo) o 1 (punteggio positivo) in base alla assenza o presenza di determinate condizioni. Il punteggio di ogni area del questionario è stato ottenuto dal rapporto tra somma di punti ottenuti dalle variabili all’interno dell’area e totale punti ottenibili dalle variabili all’interno dell’area moltiplicato per 100. Alcuni dati come la superficie aziendale totale, il numero di pecore e la quantità latte prodotto nell’ultimo anno sono espressi come variabili numeriche continue. I risultati ottenuti sono stati analizzati mediante una clusterizzazione non gerarchica basata sulle variabili del benessere resource-based che ci ha permesso di dividere le aziende in tre differenti cluster. I cluster ottenuti sono stati comparati mediante l’analisi della varianza per valutare come differivano in base al benessere animal-based, alla qualità igienico sanitaria del latte, alla dimensione strutturale dell’azienda, al numero di pecore e alla produttività. Le aziende sono state classificate in cluster 1 (Tradizionale), cluster 2 (Innovativo) e cluster 3 (Tradizionale con ombra ed acqua al pascolo). Non sono state osservate differenze statisticamente significative tra i cluster in relazione al benessere animal-based e alla qualità igienico sanitaria del latte. Il cluster 1 ed il cluster 2 hanno mostrato una maggiore dimensione aziendale comparata al cluster 3. Il cluster 2 ha mostrato un numero di pecore statisticamente maggiori dei cluster 1 e 3. Il cluster 3 ha mostrato differenze statisticamente significative nella quantità di latte prodotto rispetto al cluster 1. L’analisi del benessere e della qualità igienico sanitaria del latte a livello di azienda ha sottolineato che la gestione al pascolo, per tipi di allevamenti in cui gli animali vi trascorrono gran parte della giornata, ricopre un ruolo molto importante per gli animali e per le loro produzioni.
Studio 2. Nel secondo studio sono state selezionate 3 delle 177 aziende oggetto dello studio 1 che presentavano una simile gestione e punteggio nelle varie aree del questionario ma avevano una diversa gestione al pascolo (presenza di acqua e ombra). In queste aziende sono stati eseguiti campionamenti mensili da marzo a giugno su un campione di 20 animali per ogni azienda. Sono stati effettuati campioni di latte individuale per la valutazione dei parametri igienico sanitari, prelievi di sangue per la valutazione del cortisolo e di alcuni parametri ematici e biochimici e la valutazione della temperatura oculare al pascolo mediante l’utilizzo di una termocamera. L’azienda 1 non aveva né ombra né acqua al pascolo, l’azienda 2 aveva l’acqua ma non l’ombra mentre l’azienda 3 aveva sia l’acqua che l’ombra. È stata registrata la temperatura e l’umidità media del giorno oggetto della visita in azienda per valutare lo stress termico. La valutazione della qualità igienico sanitaria del latte è stata eseguita valutando i seguenti parametri: conta delle cellule somatiche, determinazione quantitativa di Escherichia coli, Enterobacteriaceae, Staphylococcus spp., Pseudomonas spp. e conta batterica. Le analisi del sangue hanno valutato i seguenti parametri: conta glubuli rossi (RBC), ematocrito (HCT), emoglobina (HGB), urea, creatinina, proteine totali (PT) e cortisolo. Sono stati utilizzati due diversi modelli lineari per valutare come variava nel tempo nelle aziende la qualità igienico sanitaria e i parametri ematici. Non sono state evidenziate differenze statisticamente significative tra le tre aziende nei vari mesi di prelievo per quanto riguarda la conta delle cellule somatiche ed il numero E. coli. L’azienda 1 ha mostrato un maggior numero di carica batterica nel mese di giugno rispetto all’azienda 3. L’azienda 1 ha mostrato un numero maggiore di Staphylococcus spp nel mese di giugno rispetto all’azienda 2 e 3. L’azienda 1 ha mostrato un maggior numero di Enterobacteriaceae nel mese di maggio rispetto all’azienda 2 e 3. L’azienda 2 ha mostrato un maggior numero di Pseudomonas spp nel mese di maggio rispetto all’azienda 1 e 3. L’azienda 1 e 2 hanno mostrato un numero maggiore di RBC rispetto all’azienda 3 per il mese di giugno. L’azienda 1 e 2 hanno mostrato un valore di HCT più alto rispetto all’azienda 3 nel mese di maggio mentre l’azienda 1 ha mostrato un valore più alto rispetto all’azienda 3 nel mese di giugno. L’azienda 1 e 2 hanno mostrato un valore più alto di HGB rispetto all’azienda 3 nei mesi di maggio e di giugno. L’azienda 1 e 2 hanno mostrato un valore di urea più alto rispetto all’azienda 3 nei mesi di marzo e maggio, l’azienda 1 ha mostrato un valore di urea più alta rispetto alle aziende 2 e 3 nel mese di aprile e l’azienda 2 ha mostrato un livello di urea più elevata rispetto all’azienda 3 nel mese di giugno. L’azienda 2 ha mostrato un valore di PT più alto rispetto all’azienda 3 nei mesi di marzo e giugno, l’azienda 1 ha mostrato un valore di PT più alta rispetto alle aziende 2 e 3 nel mese di aprile, l’azienda 2 ha mostrato un valore di PT più elevata rispetto all’azienda 1 e 3 nel mese di maggio. Non sono state evidenziate differenze statisticamente significative tra le tre aziende nei vari mesi di prelievo per quanto riguarda la creatinina e il cortisolo. La temperatura oculare misurata con termocamera varia nel tempo, aumentando con l’aumentare delle temperature ambientali. Per quanto riguarda le variazioni tra le aziende, la temperatura oculare più bassa si registra negli animali dell’Azienda 3, mentre quelli delle Azienda 1 e 2 presentano valori statisticamente più elevati. Lo Studio 2 ha evidenziato come una corretta gestione del pascolo in termini di disposizione di acqua e spazi all’ombra sembra influire sulla salute della mammella, sul benessere animale inteso come stato di salute e sulle produzioni dei singoli ovini da latte allevate nel Centro Italia.
Consumers have increased the demand for high standard of livestock welfare, leading to an increase animal origin products demand derived from farms that respects animal welfare and health, as well as food safety. Farming practices believed to have a negative impact on animal welfare discourage the purchase of that products, influencing both market and consumer choices. This study aims to create and apply a questionnaire for evaluating the animal welfare at dairy sheep farms. These data were correlated with the production and sanitary quality of bulk milk. Moreover, it was evaluated if the management of grazing animals affects the health and hygiene quality of milk and the health of animals on dairy sheep farms.
Study 1. In the first study, a literature-based questionnaire was formulated for the assessment of management and animal welfare in dairy sheep farming. For each individual dairy sheep farm (DSF), various management parameters, nutrition, animal-based welfare, resource-based welfare, milking management and hygiene, biosecurity, total farm area, number of sheep, and litres of milk produced in the last year were evaluated. In addition to the administration of the questionnaire, a sample of bulk tank milk was collected for the evaluation of the milk hygiene. A total of 177 DSF delivering milk to the Social Dairy of Manciano (GR) were evaluated. To the parameters of areas of management, nutrition, animal-based welfare, resource-based welfare, milking hygiene, biosecurity and milk hygiene were assigned a score of 0 (negative score) or 1 (positive score) based on absence or presence of certain conditions. The score of each area of the questionnaire was obtained from the ratio between the sum of points obtained from the variables within the area and the total points obtained from the variables within the area multiplied by 100. Some data such as the total DSF surface, the number of sheep and the quantity of milk produced in the last year are expressed as continuous numerical variables. The results obtained were analysed by means of a non-hierarchical clustering based on the variables of resource-based well-being which allowed us to divide the DSF into three different clusters. The clusters obtained were compared using ANOVA analysis to assess how they differed based on animal-based welfare, milk hygiene, the size of the DSF, the number of sheep and productivity. The DSF were classified into cluster 1 (Traditional), cluster 2 (Innovative) and cluster 3 (Traditional with shade and water at grazing). No statistically significant differences were observed between clusters in relation to animal-based welfare and the milk hygiene milk. Cluster 1 and cluster 2 showed a larger farm size compared to cluster 3. Cluster 2 showed statistically higher number of sheep in the farm than clusters 1 and 3. Cluster 3 showed statistically significant differences in milk quantity produced compared to cluster 1. The study 1 has highlighted that grazing management, for types of DSF where the animals spend most of the day there, plays a very important role for animals and their productions.
Study 2. Three of the 177 DSFs included by study 1 were selected to join the study 2. The 3 farms had similar score in the various areas of the questionnaire but had a different management at grazing (presence of water and shade). Monthly samplings were carried out from March to June on a sample of 20 animals for each farm. Individual milk samples were taken for the evaluation of hygienic milk parameters, blood samples for the evaluation of cortisol and some blood and biochemical parameters and the evaluation of the ocular temperature at grazing using a thermal imaging camera were also carried out. DSF 1 had neither shade or water at grazing, DSF 2 had water but no shade while DSF 3 had both water and shade. The average temperature and humidity index was assessed in each DSF at the time of the visit. The evaluation of milk hygiene was performed assessing the following parameters: somatic cell count, quantitative determination of Escherichia coli, Enterobacteriaceae, Staphylococcus spp., Pseudomonas spp. and bacterial counts. Blood tests evaluated the following parameters: red blood cell count (RBC), hematocrit (HCT), hemoglobin (HGB), urea, creatinine, total protein (PT) and cortisol. Two different linear models were used to evaluate how hygienic milk quality and blood parameters varied over time in farms. There were no statistically significant differences between the three DSFs in the various months of collection as regards the count of somatic cells and the number of E. coli. DSF 1 showed a higher number of psychrophilic bacterial load in June than DSF 3. DSF 1 showed a higher number of Staphylococcus spp in June than DSF 2 and 3. DSF 1 showed more Enterobacteriaceae in May than DSF 2 and 3. DSF 2 showed more Pseudomonas spp. in May than DSF 1 and 3. DSF 1 and 2 showed more RBCs than DSF 3 for the month of June. DSF 1 and 2 showed a higher HCT value than DSF 3 in May while DSF 1 showed a higher value than DSF 3 in June. DSF 1 and 2 showed a higher HGB value than DSF 3 in May and June. DSF 1 and 2 showed a higher urea value than DSF 3 in March and May, DSF 1 showed a higher urea value than DSF 2 and 3 in April and DSF 2 showed a higher urea level than DSF 3 in June. DSF 2 showed a higher PT value than DSF 3 in March and June, DSF 1 showed a higher PT value than DSF 2 and 3 in April, DSF 2 showed a higher PT value than DSF 1 and 3 in May. There were no statistically significant differences between the three DSFs in the various months of sampling about creatinine and cortisol. The ocular temperature measured with a thermal imager varies over time, increasing with increasing ambient temperatures. As for the variations between DSFs, the lowest ocular temperature is recorded in the animals of DSF 3, while those of DSF 1 and 2 have statistically higher values. Study 2 highlighted how proper management of grazing in terms of the provision of water and shaded spaces seems to affect udder health, animal welfare intended as a state of health and the production of individual dairy sheep reared in Central Italy.