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Enregistrement W2082924054 · doi:10.3168/jds.s0022-0302(03)73962-9

Technical Note: Validation of a System for Monitoring Feeding Behavior of Dairy Cows

2003· article· en· W2082924054 sur OpenAlexafffund
T.J. DeVries, M.A.G. von Keyserlingk, Daniel M. Weary, K. A. Beauchemin

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaDairy Farmers of Canada
Mots-clésBarnMealAnimal scienceVideo monitoringAlleyAutomatic milkingDuration (music)Dairy cattleMathematicsStatisticsBiologyComputer scienceFood scienceLactationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An electronic system has been designed that allows for passive monitoring of feeding behavior of individual cows housed in a free-stall barn. The objective of this study was to validate the data generated by this GrowSafe feed alley monitoring system. Twelve lactating cows were each monitored for 24 h using both the GrowSafe system and time-lapse video. The GrowSafe estimation of number of meals consumed by each cow showed perfect agreement with meal frequency identified using the video recordings. The duration of these meals, as estimated by GrowSafe, was highly correlated with the meal duration derived from the video (R2 = 0.98). Despite the excellent agreement for these meal-based measures, for each cow we found some instances in which the video showed that a cow was present at the feed alley but GrowSafe failed to detect cow presence (12.6% of observations) and a few instances in which the reverse was true (3.5% of observations). However, all the missed or extraneous data from the GrowSafe system were closely associated in time with known periods of feeding. These results indicate that this feed alley monitoring system can provide very good measures of meal frequency and meal duration and reasonable estimates of instantaneous feed alley attendance for loose-housed dairy cattle.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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