Effect of lameness on dairy cows’ visits to automatic milking systems
Notice bibliographique
Résumé
Lameness is a major welfare problem for dairy cows and has important economic consequences. On-farm detection of lameness is difficult, and automated methods may be useful for early diagnoses. Lameness may reduce the efficiency of automated milking systems (AMS) if lame cows are less willing to visit the automatic milking unit voluntarily and poor attendance at milking units may help detect lameness. To determine whether a low frequency of visits in an AMS could serve as an indicator of lameness, data on the frequency of visits of 578 cows in 12 AMS on eight farms were collected. From each AMS, 22 cows (from a mean of 54 cows per AMS), were classified as either the 11 highest visitors or the 11 lowest visitors based on the total number of visits to the milking unit. These selected cows (n= 256) were videotaped while walking in a standard test area and their gait scored on a 5-point scale (1 = sound 5 = severely lame). Intra- and inter-observer reliability values between and within observers were high for gait scoring. Significant differences in gait scores between the two groups of cows (P< 0.05) were found in 9 out of 12 AMS: high-visiting cows had better gait scores than low-visiting cows. Four percent of high visitors were classified as slightly lame and 32% of low visitors were classified as either slightly or severely lame. The overall numerical rating score was the most effective in discriminating between high and low visitors, and scoring each individual component of gait did not greatly improve discrimination between the two groups of cows. The frequency that dairy cows visit an AMS is related to their locomotory ability, and data from the AMS may help in the early detection of lameness. Key words: Cattle, lameness, automatic milking systems, behaviour, gait scoring
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 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 | 0,001 |
| 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 ».