Core body temperature monitoring with passive transponder boluses in beef heifers
Notice bibliographique
Résumé
Experiments were conducted over 82 d (Nov. 04 to Jan. 24, 49°N, mean ambient temperature -3.6 to -12.6 ± 1.6°C) to determine the effects of fever, photoperiod and pen setup on the rate (MR) and frequency (MF) with which heifers were monitored and the body (rumen) temperatures (BTr) obtained with a cattle temperature moniotoring system (MaGiiX). Magnetic, inductively coupled full duplex radio-frequency identification (RFID) transponder boluses containing thermistors were administered per os to 72 heifers (7.9 ± 0.5 mo of age and 283 ± 23 kg body weight) housed in one of four pens, in outdoor shed-lot facilities, each with a panel reader co-located with the waterbowl. A mixed ration (59% dry matter) was provided at 1500 daily. Fencing was arranged within pens for water motivated (WM) acquisitions during exps. 1 (Initial), 2 (Fever) and 3 (Photoperiod), or for either WM or activity motivated (AM) acquisitions during exp. 4 (Pen setup). Overall, most heifers were monitored daily (Mode MR 100%), several times perday (MF 7.8 ± 0.5), mostly during the afternoon and evening rather than night and morning 6-h periods, and BTr (37.8 ± 0.2°C, range 22 to 42°C) were usually lower (P < 0.05) for the afternoon than night. A 2°C increase in mean BTr caused by fever was detected (P < 0.05) when monitoring was scheduled rather than unscheduled. Extended (16h) in contrast to natural (8h) photoperiod increased (P < 0.05) evening MR (96.8 vs.83.5 ± 1.9%) and MF (3.8 vs. 2.5 ± 0.2), and morning-BTr (38.0 vs. 37.4 ± 0.11°C). Pen setup for AM in contrast to WM acquisitions increased (P < 0.05) MR and MF and BTr (by 1°C) in all periods of the day. The technology has excellent potential for non-invasive monitoring of BTr in heifers. Key words: Radio-frequency identification, cattle, transponder bolus, body temperature, rumen
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».