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Enregistrement W1972347056 · doi:10.3168/jds.2012-5742

Validation of an automated method to count steps while cows stand on a weighing platform and its application as a measure to detect lameness

2012· article· en· W1972347056 sur OpenAlexafffund
N. Chapinal, Cassandra B. Tucker

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of California, DavisNational Institute of Food and AgricultureAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of British ColumbiaU.S. Department of AgricultureHelsingin YliopistoNorth Dakota State University
Mots-clésLamenessMathematicsSensitivity (control systems)Gold standard (test)Weight distributionReceiver operating characteristicSimulationAlgorithmGaitStatisticsBiomedical engineeringComputer scienceMedicineSurgeryPhysical medicine and rehabilitationPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Weight shifting between legs and steps taken when cows stand may be a useful tool to assess cow comfort and lameness. Weight shifting is assessed by measuring the distribution of weight applied to each leg when standing on a weighing platform, whereas frequency of steps is traditionally measured with live observation or video recording. The objectives of this study were to validate an automated method to count steps from weight distribution measurements (experiment 1) and to assess the accuracy of the frequency of steps in detecting lameness (experiment 2). In experiment 1, 6 nonlame multiparous cows stood on a weighing platform covered with either concrete or rubber (1h/cow per surface) while stepping behavior was video recorded. Receiver operating characteristic curves were constructed, using the steps observed in the video recordings as the gold standard, to calculate the optimal threshold (based on the sum of sensitivity and specificity) of the weight applied to a leg to define a step. Optimal thresholds were similar between surfaces. The optimal thresholds, when pooling the 2 surfaces, were 127 and 98 kg for the front and rear pair for legs, respectively, with a specificity and sensitivity ≥0.96. Thresholds were used to construct an algorithm to count steps. In experiment 2, 57 cows (26 of them considered lame according to their gait score) stood for 15 min on the weighing platform. Frequency of steps taken with the front and rear pair of legs was calculated from the weight distribution measurements using the algorithm calculated in experiment 1. Lame cows took more steps per minute with the rear legs than did nonlame cows (1.6 vs. 1.0 steps/min; SE of the difference=0.2). As previously shown for weight shifting, the frequency of steps taken with the rear legs was a good predictor of lameness (area under the curve of the receiver operating characteristic curve=0.67; 95% confidence interval=0.52, 0.81). A positive relationship was observed between the frequency of steps and weight shifting (measured as SD of the weight applied over time to the legs) in both the front (R(2)=0.35) and rear (R(2)=0.49) legs, yet the slopes differed from 1 and the intercepts differed from 0, indicating that the 2 measures were related but not the same. In conclusion, weighing platforms can accurately calculate the frequency of steps automatically, and this measure shows promise as a tool to assess lameness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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