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Enregistrement W2151314772 · doi:10.3168/jds.2015-9377

Invited review: Changes in the dairy industry affecting dairy cattle health and welfare

2015· review· en· W2151314772 sur OpenAlexaff
Herman W. Barkema, M.A.G. von Keyserlingk, John P. Kastelic, T.J.G.M. Lam, Chris Luby, Jean‐Philippe Roy, S.J. LeBlanc, Greg Keefe, D.F. Kelton

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2015
Typereview
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandUniversity of British ColumbiaUniversity of GuelphUniversité de MontréalUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessWelfareAnimal welfareMilkingDairy cattleBiosecurityProduction (economics)LivestockDairy industryAgricultural scienceHerdAnimal healthAutomatic milkingBiotechnologyAnimal scienceEconomicsBiologyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dairy industry in the developed world has undergone profound changes over recent decades. In this paper, we present an overview of some of the most important recent changes in the dairy industry that affect health and welfare of dairy cows, as well as the science associated with these changes. Additionally, knowledge gaps are identified where research is needed to guide the dairy industry through changes that are occurring now or that we expect will occur in the future. The number of farms has decreased considerably, whereas herd size has increased. As a result, an increasing number of dairy farms depend on hired (nonfamily) labor. Regular professional communication and establishment of farm-specific protocols are essential to minimize human errors and ensure consistency of practices. Average milk production per cow has increased, partly because of improvements in nutrition and management but also because of genetic selection for milk production. Adoption of new technologies (e.g., automated calf feeders, cow activity monitors, and automated milking systems) is accelerating. However, utilization of the data and action lists that these systems generate for health and welfare of livestock is still largely unrealized, and more training of dairy farmers, their employees, and their advisors is necessary. Concurrently, to remain competitive and to preserve their social license to operate, farmers are increasingly required to adopt increased standards for food safety and biosecurity, become less reliant on the use of antimicrobials and hormones, and provide assurances regarding animal welfare. Partly because of increasing herd size but also in response to animal welfare regulations in some countries, the proportion of dairy herds housed in tiestalls has decreased considerably. Although in some countries access to pasture is regulated, in countries that traditionally practiced seasonal grazing, fewer farmers let their dairy cows graze in the summer. The proportion of organic dairy farms has increased globally and, given the pressure to decrease the use of antimicrobials and hormones, conventional farms may be able to learn from well-managed organic farms. The possibilities of using milk for disease diagnostics and monitoring are considerable, and dairy herd improvement associations will continue to expand the number of tests offered to diagnose diseases and pregnancy. Genetic and genomic selection for increased resistance to disease offers substantial potential but requires collection of additional phenotypic data. There is every expectation that changes in the dairy industry will be further accentuated and additional novel technologies and different management practices will be adopted in the future.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,005

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations591
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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