Technical note: Use of accelerometers to describe gait patterns in dairy calves
Notice bibliographique
Résumé
Developments in accelerometer technology offer new opportunities for automatic monitoring of animal behavior. Until now, commercially available accelerometers have been used to measure walking in adult cows but have failed to identify walking in calves. We described the pattern of acceleration associated with various gaits in calves and tested whether measures of acceleration could be used to count steps and distinguish among gait types. A triaxial accelerometer (sampling at 33 readings/s with maximum measurement at +/-3.2 g) was attached to 1 hind leg of 7 dairy calves, and each calf was walked to a familiar large arena (29.1 x 4.8m) and encouraged to walk and run for 8 to 10 min while being video recorded. The video recordings were watched in slow motion and a total of 54 recordings of 3 to 6s duration of either galloping (n=21), trotting (n=13), or walking (n=21) were identified and the number of steps were counted. Accelerometer data was then analyzed for each gait. Steps could be clearly identified by changes in the acceleration in the forward and vertical axes and vector sum, but less clearly in the lateral axis. The number of steps counted using the forward axis was highly correlated with the number observed from the video recordings. Galloping, trotting, and walking differed significantly in the median interpeak intervals in acceleration in the forward axis and in the vector sum of the acceleration in the 2 axes. Interpeak intervals could be used to discriminate among the 3 gaits, although walking was most clearly distinguished from galloping. Automated measures of acceleration of the leg in the forward and vertical dimensions can be used to count steps and classify gaits of calves.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».