Technical note: Evaluation of a system for monitoring rumination in heifers and calves
Notice bibliographique
Résumé
The Hi-Tag electronic rumination-monitoring system (SCR Engineers Ltd., Netanya, Israel), based on capturing audio recordings, provides a reasonable measure of rumination time in dairy cows, but has not been validated for milk-fed or weaned heifers. The objective of this study was to validate the Hi-Tag rumination-monitoring system in heifers and calves and to assess whether suckling from a teat interfered with recording from this system. Assessments of 2 independent observers were highly correlated (r=0.99, n=20), indicating that direct visual observations provide a useful standard. Measures from the Hi-Tag system were validated by comparing values with those from a single human observer, using observations from three 2-h intervals from 35 Holstein calves and heifers aged 4, 6, and 9 wk and 3, 6, and 9 mo, respectively. In 9-mo-old heifers, rumination times obtained from the electronic system were highly correlated with visual observations (r=0.88, R2=0.77, n=15), and the mean difference was minor (-4±8 min/2-h interval). The accuracy of data from the automated system decreased when used on heifers less than 9 mo old. Suckling did not interfere with the electronic system (r=-0.1, n=18). These results indicate that the Hi-Tag system is an accurate tool for monitoring rumination behavior in Holstein Friesian heifers from the age of 9 mo.
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 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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».