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Enregistrement W2108371118 · doi:10.3168/jds.2011-4953

Effect of pen size, group size, and stocking density on activity in freestall-housed dairy cows

2012· article· en· W2108371118 sur OpenAlexafffund
E. Telezhenko, M.A.G. von Keyserlingk, Ali Talebi, Daniel M. Weary

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaDairy Farmers of CanadaPfizer
Mots-clésStockingAnimal scienceLatin squareMathematicsVideo recordingBiologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose was to determine the effects of the physical dimensions of the pen and group size and stocking density on cow activity. Cows (randomly assigned to 4 groups of 6 animals each) were tested in pens with 24 or 12 lying places and in groups with 12 or 6 cows. All groups were tested in each of the 4 treatments with treatment order allocated using a 4 × 4 Latin square. The distance moved and the number of movements were calculated using 5-min scan sampling of video recordings over a 48-h period. Time spent lying down, number of lying bouts, and the duration of each lying bout were recorded using activity sensors. Displacements at the feed bunk were assessed by continuous analysis of video for 3h after the delivery of the fresh feed in the afternoon. Cows moved greater distances when kept in a large versus small pens (330.2 vs. 270.1 ± 11.6 m/d; mean ± SE), irrespective of group size. Cows moved more often when kept in the larger pen (21.3 vs. 19.2 ± 0.63% of scans). The time spent lying down decreased when density increased (59.1 vs. 55.8 ± 2.3% of scans at 25% and 100% stocking, respectively). Treatment had no effect on the number of displacements at the feed bunk. Physical dimensions of the pen play an important role in how much cows move, and stocking density affects lying time.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations63
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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