Effect of core body temperature, time of day, and climate conditions on behavioral patterns of lactating dairy cows experiencing mild to moderate heat stress
Notice bibliographique
Résumé
Cattle show several responses to heat load, including spending more time standing. Little is known about what benefit this may provide for the animals. Data from 3 separate cooling management trials were analyzed to investigate the relationship between behavioral patterns in lactating dairy cows experiencing mild to moderate heat stress and their body temperature. Cows (n=157) were each fitted with a leg data logger that measured position and an intravaginal data logger that measures core body temperature (CBT). Ambient conditions were also collected. All data were standardized to 5-min intervals, and information was divided into several categories: when standing and lying bouts were initiated and the continuance of each bout (7,963 lying and 6,276 standing bouts). In one location, cows were continuously subjected to heat-stress levels according to temperature-humidity index (THI) range (THI≥72). The THI range for the other 2 locations was below and above a heat-stress threshold of 72 THI. Overall and regardless of period of day, cows stood up at greater CBT compared with continuing to stand or switching to a lying position. In contrast, cows lay down at lower CBT compared with continuing to lie or switching to a standing position, and lying bouts lasted longer when cows had lower CBT. Standing bouts also lasted longer when cattle had greater CBT, and they were less likely to lie down (less than 50% of lying bouts initiated) when their body temperature was over 38.8°C. Also, cow standing behavior was affected once THI reached 68. Increasing CBT decreased lying duration and increased standing duration. A CBT of 38.93°C marked a 50% likelihood a cow would be standing. This is the first physiological evidence that standing may help cool cows and provides insight into a communally observed behavioral response to heat.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».