Technical note: Evaluation of a scoring system for rumen fill in dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
Changes in feed intake are useful in early detection of disease in dairy cows. Cost and complexity limit our ability to monitor dry matter intake (DMI) of individual cows kept in loose-housing systems. A 5-point subjective scoring system has been developed to visually describe rumen fill, but no work to date has evaluated these scores as an indicator of feed intake. The objective of this study was to evaluate the performance of within-cow changes in visual rumen fill scores as estimates of changes of DMI and feed intake in dairy cows. Our results illustrate that rumen fill scored on a scale from 1 to 5 has substantial intra- (Cohen's kappa coefficient=0.69) and interobserver (Cohen's kappa coefficient=0.68) repeatability. Within-cow changes in visual rumen fill score are correlated with changes in DMI (Spearman's rank correlation=0.68). The depth of the paralumbar fossa (mean +/- SD; 5.6+/-0.9 cm) changes considerably (up to 4.8 cm) within 70+/-5 min. This more objective measure was also correlated with visual rumen fill scores (Spearman's rank correlation=-0.62). Our results indicate that subjective rumen fill scores are statistically associated with both an objective measure of paralumbar fossa indentation and feed intake. However, much of the variation in visual rumen fill scores is not associated with either measure, suggesting that caution is required in clinical usage of these scores.
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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 | 0,028 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».