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Enregistrement W2114673194 · doi:10.3168/jds.s0022-0302(07)71608-9

Effects of Pasture on Lameness in Dairy Cows

2007· article· en· W2114673194 sur OpenAlexafffund
Omar Hernández‐Mendo, M.A.G. von Keyserlingk, D. M. Veira, Daniel M. Weary

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2007
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-clésPastureLamenessAnimal scienceBarnDairy cattleBiologyMedicineAgronomyGeographySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study tested whether providing cows a 4-wk period on pasture would improve gait and change lying behavior. Eighteen groups, each of 4 lactating Holstein cows initially housed in a freestall barn, were assigned to either continued housing in the same freestall barn, or moved to pasture to provide changes in both physical environment and diet. To assess lameness, gait scores (1 to 5) were recorded weekly for 4 wk. Gait improved by an average of 0.22 units/wk for those cows kept on pasture. We also recorded 4 specific gait attributes (head bob, back arch, tracking up, and reluctance to bear weight evenly on all 4 hooves), and found that the latter 2 attributes also improved during the pasture period. Improved gait for cows on pasture was not because of increased lying times. Cows on pasture actually spent less time lying down than cows kept indoors (10.9 vs. 12.3 h/d), although this lying time was spread over a larger number of bouts (15.3 vs. 12.2 bouts). Cows housed on pasture also lost more weight and produced less milk relative to cows in freestalls, likely because of reduced nutrient intake. These results indicate that a period on pasture can be used to help lame cattle recover probably because pasture provides a more comfortable surface upon which cows stand, helping them to recover from hoof and leg injuries.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations283
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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