Technical note: Validation of methodology for characterization of feeding behavior in dairy calves
Notice bibliographique
Résumé
Time sampling techniques are useful in collecting feeding behavior data because they minimize the time required for observation. Instantaneous recording is often used in the collection of feeding behavior data for dairy calves; however, the recording intervals used vary widely and it is unclear what minimum interval is necessary to yield accurate data. The objective of this study was to validate data obtained using instantaneous recording of feeding behavior of dairy calves across a range of time intervals with data obtained from continuous recording. Ten Holstein bull calves were observed continuously using time-lapse video for 3 d during the milk-feeding period while they were fed milk ad libitum and for 3 d post-milk-weaning while they consumed solid feed. Feeding behavior data obtained from continuous recording were compared with data obtained from instantaneous recording at intervals ranging from 15 s to 10 min. As expected, the strength of linear association between behavior measures obtained from continuous recording and instantaneous recording decreased with increasing recording interval. The relationship varied between feeding behavior measures; feeding time was represented well (R² >0.76) by instantaneous recording at up to 5-min intervals, but a strong linear association of meal frequency and meal time (R² >0.8) required intervals no greater than 1 min and 30 s, respectively. The relationship between feeding behavior measures obtained from continuous recording and recording at different intervals was similar in both periods; however, sensitivity of time sampling data across recording intervals was greater during the milk-feeding period. Sensitivity was low in both periods (<0.7 with scanning intervals as short as 1 min), indicating that instantaneous recording may not represent within-meal feeding behavior well. Instantaneous recording can provide accurate calf feeding behavior data if the recording interval is sufficiently short.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».