Correlated changes in behavioral indicators of lameness in dairy cows following hoof trimming
Notice bibliographique
Résumé
Cow gait, walking speed, time spent lying down, and distribution of weight among legs when standing during the week before and up to 5 wk after hoof trimming were assessed in 48 lactating Holstein cows housed in freestall pens to examine how changes in gait score following hoof trimming were correlated with other behavioral changes. Gait responses to hoof trimming varied between cows, with the majority showing no change or an increase in gait score. Walking speed was reduced after hoof trimming, and this decrease was maintained during the following 4 wk. The change in walking speed following hoof trimming negatively correlated with the change in gait (r = -0.33). Before hoof trimming, lame cows showed a greater standard deviation of the weight applied to the rear legs (38.4 vs. 27.2; standard error of the difference = 4.6). After hoof trimming, lame cows showed a quadratic increase in the standard deviation of the weight applied to the rear legs and the rear leg weight ratio, whereas no time trend existed for nonlame cows. The change in gait following hoof trimming was negatively correlated with the change in leg weight ratio (r = -0.44). Before hoof trimming, lame cows spent more time lying down each day than nonlame cows (801.7 vs. 731.7 min/d; standard error of the difference = 29.7). Both lame and nonlame cows increased the time they spent each day lying down after hoof trimming, and daily lying time remained higher for up to 5 wk after hoof trimming. The change in time spent lying down after hoof trimming was correlated with the change in gait (r = 0.30) and the change in leg weight ratio (r = -0.47). Using automated methods of lameness detection shows promise as a way of continuously monitoring animals to detect changes in behavior associated with the onset of or recovery from lameness.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».