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Enregistrement W2121057843 · doi:10.3168/jds.2014-7997

Technical note: Assessment of milk temperature measured by automatic milking systems as an indicator of body temperature and fever in dairy cows

2014· article· en· W2121057843 sur OpenAlexaboutno aff
Alina Pohl, W. Heuwieser, O. Burfeind

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilkingAnimal scienceMilk feverDairy cattleAutomatic milkingBiologyMedicineVeterinary medicinePregnancyLactation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to evaluate whether milk temperature (MT) measured by automatic milking system (AMS) is a reliable indicator of body temperature of dairy cows and whether cows with fever could be detected. Data loggers (Minilog 8, Vemco Ltd., Halifax, NS, Canada) measuring body temperature were inserted for 7 ± 1 d into the vaginal cavity of 31 dairy cows and programmed to take 1 reading/min. Milk temperature was recorded at each milking event by the AMS, and values from the vaginal loggers were paired with the corresponding MT. The correlation (r) between vaginal temperature (VT) and MT was 0.52. Vaginal temperature was higher (39.1 ± 0.4°C) than MT (38.6 ± 0.7°C) with a mean difference of 0.5 ± 0.6°C. The ability of MT to identify cows with fever was assessed using 2 approaches. In the first approach, VT could indicate fever at any time of the day, whereas MT could display fever only during the milking events of a given day. Different definitions of fever based on thresholds of VT and duration exceeding these thresholds were constructed. Different thresholds of MT were tested to distinguish between cows with and without fever. The combination of 39.0°C as a threshold for MT and 39.5°C for at least 2h/d as a threshold for VT resulted in the highest combination of sensitivity (0.65) and specificity (0.65). In the second approach, we evaluated whether MT could identify cows with fever at a given milking event. A threshold of MT >38.7°C delivered the best combination of sensitivity (0.77) and specificity (0.66) when fever was defined as VT ≥39.5°C. Therefore, MT measured by AMS can be indicative of fever in dairy cows to a limited extent.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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