Survey to describe current feeder cattle health and well-being program recommendations made by Feedlot Veterinary Consultants in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Feedlot veterinarians (n=23) representing 11,295,000 cattle on feed in the United States and Canada participated in a beef cattle health and well-being recommendation survey. Veterinarians were directed to an online survey to answer feeder cattle husbandry, health, and preventive medicine recommendation questions. The feedlot veterinarians visited feedyards in their practice 1.7 times per month. All survey participants train feedlot employees on cattle handling and pen riding, while only 13% of respondents speak Spanish. All recommend infectious bovine rhinotracheitis and bovine viral diarrhea vaccination for high-risk (HR), cattle at processing; other vaccines were not recommended as frequently. Autogenous bacterins were recommended by 39.1% of feedlot veterinarians for HR cattle, while metaphylaxis and feed-grade antibiotics were recommended by 95% and 52% of respondents, respectively, for HR cattle. Banding was more frequently recommended than surgical castration as calf body weight increased. Feedlot veterinarians recommended starting HR cattle in smaller pens (103 head per pen) and allowing 13 inches (33 cm) per head of bunk space. They further recommend that feedlots employ one feedlot doctor per 7,083 head of HR cattle, and one pen rider per 2,739 head of HR cattle. Ancillary therapy for treating respiratory disease was recommended by 47.8% of veterinarians surveyed; vitamin C was recommended (30.4%) twice as often as any other ancillary therapy. Cattle health risk on arrival, weather patterns, and labor availability were most important factors for predicting feedlot morbidity, while metaphylactic antibiotic, therapy antibiotic, and brand of vaccine were least important. This survey provides valuable insight into feeder cattle health recommendations by feedlot veterinarians in the US and Canada, and provides direction for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».