Dairy heifers benefit from the presence of an experienced companion when learning how to graze
Notice bibliographique
Résumé
Pasture remains important on many dairy farms, but the age of first contact with pasture varies depending on the month of birth, weaning age, and farm management. Regardless of age, naïve dairy heifers must learn to graze when first introduced to pasture. This study investigated whether being grouped with experienced dairy cows would affect the development of grazing behaviors. Sixty-three Holstein heifers (mean ± SD 14.2 ± 1.3 mo; 546 ± 60.7 kg) and 21 dry Holstein cows (2.6 ± 0.8 lactations; 751 ± 53.9 kg) were assigned into 7 groups of 12 animals (3 dry cows and 9 naïve heifers), and each was divided and assigned to an experienced (3 cows and 3 heifers) and nonexperienced (6 heifers) sub-group. Sub-groups were introduced to pasture in different paddocks without visual contact with any other cattle. No difference was found in the time after introduction to the paddock for heifers to first attempt to nibble grass [experienced: 0:23 (0:17-0:43) vs. nonexperienced 0:40 (0:35-0:46); median (quartile 1 - quartile 3), h:mm]. However, heifers grouped with experienced cows showed a shorter latency to begin grazing [experienced: 0:47 (0:28-00:52) vs. nonexperienced 2:13 (1:25-2:30)]. During the first hour after introduction to pasture, heifers in the experienced treatment showed fewer stomping events [experienced: 2.5 (1.25-4) vs. nonexperienced: 6.5 (4-8)] and vocalized less often [experienced: 3.5 (1.25-5.75) vs. nonexperienced: 7 (5-8.75)]. After this initial period, animals in both subgroups began to graze normally; treatments did not differ in grazing behaviors over the 3-d observation period. These results indicate that grouping heifers with pasture-experienced cows improves grazing behavior of dairy heifers in the first hours following introduction to pasture.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».