Technical note: A comparison of 2 methods of assessing lameness prevalence in tiestall herds
Notice bibliographique
Résumé
We compared 2 methods for identifying lame cows and estimating the prevalence of lameness in tiestalls. Cows (n=320) in 9 tiestall herds were scored as lame both by the presence of limping while walking and by stall lameness scores (SLS). The SLS was based on the number of the following behaviors that the cow showed while standing in the tiestall: weight shifting, standing on the edge of the stall, uneven weight bearing while standing, and uneven weight bearing while moving from side to side. Two observers watched video-recordings of the cows. Intraobserver agreements for the 4 SLS behaviors ranged from 92 to 100%, and interobserver agreement ranged from 81 to 100%. The overall prevalence of lameness based on an SLS of ≥2 was similar to that of limping (39 vs. 40%). The sensitivity of the classification based on the SLS was 0.63 and the specificity was 0.77 in identifying cows with a limp; accuracy varied across farms from 62.2 to 80.4%, with a mean of 71.7%. A cow with an SLS of ≥2 had 4.88 times the odds of limping than a cow with an SLS of <2. The prevalence of lameness on farms based on SLS was highly correlated with the prevalence of limping (Pearson correlation=0.88; n=9), and prevalence estimates from the 2 methods diverged most when the mean herd prevalence was lower. The SLS method provides an estimate of the prevalence of lameness in tiestall herds comparable with traditional gait scoring, but does not require that the cows be untied. The SLS method could be used to improve lameness detection on tiestall farms and obtain estimates of lameness prevalence without the need to walk the cows.
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».