Flooring in Front of the Feed Bunk Affects Feeding Behavior and Use of Freestalls by Dairy Cows
Notice bibliographique
Résumé
In 2 experiments we assessed how preferences, time budgets, and feeding behavior of dairy cows change in response to flooring surfaces in front of the feed bunk. In Experiment 1, 12 nonlactating dairy cattle were individually housed with access to 2 standing platforms filled with either concrete or sawdust. In Experiment 2, 24 nonlactating dairy cattle were given access to either concrete or Animat rubber flooring in front of the feed bunk. In Experiment 1, cows preferred the sawdust to the concrete flooring. In both experiments, cows provided with a softer floor in front of the feed bunk spent more time standing near the feed bunk without eating (Experiment 1: 67 vs. 40 min/d on sawdust vs. concrete, respectively, SEM = 5.6 min/d; Experiment 2: 176 vs. 115 min/d on Animat vs. concrete, respectively, SEM = 20.5 min/d) compared with when they were kept on concrete. The increased time spent at the feed bunk was due to a combination of more frequent eating and standing bouts, indicating that cows were more willing to move on nonconcrete flooring. Total time spent eating was significantly greater on the softer floor in Experiment 2, but not in Experiment 1 (Exp. 1: 289 vs. 275 min/d on sawdust and concrete, respectively, SEM = 7.3 min/d; Exp. 2: 330 vs. 289 min/d on Animat and concrete, respectively, SEM = 15.4), although feed intake was increased on the sawdust treatment in Experiment 1. Cows spent significantly more time lying in the feed alley when the flooring was rubber (219 vs. 53 min/d on Animat and concrete, SEM = 53.6 min/d), perhaps because the lying area in Experiment 2 was inadequate. In conclusion, cows prefer to stand on softer flooring in front of the feed bunk, and are more willing to move on and spend more time standing in front of the feed bunk when provided with softer flooring. These results indicate that cows find softer flooring surfaces more comfortable to stand on than concrete, and highlight the importance of evaluating the comfort of the entire facility.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».