Short communication: The effects of experimentally induced Escherichia coli clinical mastitis on lying behavior of dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
Clinical mastitis is a commonly occurring and economically important problem in the dairy industry. Researchers have suggested that changes in lying behavior could be useful as early indicators of cow discomfort and poor welfare. The objective of this study was to determine the associations between the onset of illness resulting from experimentally induced clinical mastitis and measures of lying behavior. Clinical mastitis was induced in 21 lactating dairy cows (parity=2.0±1.0, range=1 to 4; days in milk=61±18) by intramammary infusion of 25 or 100 μg of Escherichia coli lipopolysaccharide (LPS) into 1 uninfected mammary quarter. Lying behavior was monitored from 2 d before through 3 d after the LPS challenge by fitting each cow with a data logger. Calculated outcome measures were total lying time, lying time on the side of the intramammary infusion, number of lying bouts, and average lying bout duration. Cows spent less time lying down on the day of the challenge compared with the 2 d before (633.3 vs. 707.0 min/d; SE=29.6), particularly during the 4 to 7h following LPS infusion. However, no significant relationship was found between the mammary quarter challenged and cow preference for lying side throughout the episode of induced clinical mastitis. Given that lying is a high-priority behavior in dairy cows and that increased lying time is an adaptive sickness behavior to facilitate recovery, we infer that this reduction in lying time may present a concern for cows with clinical mastitis. Although additional studies with larger numbers of animals are needed, automated monitoring of lying behavior could be an important component of the on-farm early detection of health problems, such as mastitis, in the future.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».