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Enregistrement W2162543684 · doi:10.3168/jds.2010-3882

Measurement of acceleration while walking as an automated method for gait assessment in dairy cattle

2011· article· en· W2162543684 sur OpenAlex
N. Chapinal, A.M. de Passillé, Matti Pastell, Laura Hänninen, Lene Munksgaard, J. Rushen

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2011
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-clésGaitAccelerationEnvironmental scienceAccelerometerDairy cattlePhysical medicine and rehabilitationMedicineComputer scienceAnimal scienceBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aims were to determine whether measures of acceleration of the legs and back of dairy cows while they walk could help detect changes in gait or locomotion associated with lameness and differences in the walking surface. In 2 experiments, 12 or 24 multiparous dairy cows were fitted with five 3-dimensional accelerometers, 1 attached to each leg and 1 to the back, and acceleration data were collected while cows walked in a straight line on concrete (experiment 1) or on both concrete and rubber (experiment 2). Cows were video-recorded while walking to assess overall gait, asymmetry of the steps, and walking speed. In experiment 1, cows were selected to maximize the range of gait scores, whereas no clinically lame cows were enrolled in experiment 2. For each accelerometer location, overall acceleration was calculated as the magnitude of the 3-dimensional acceleration vector and the variance of overall acceleration, as well as the asymmetry of variance of acceleration within the front and rear pair of legs. In experiment 1, the asymmetry of variance of acceleration in the front and rear legs was positively correlated with overall gait and the visually assessed asymmetry of the steps (r ≥ 0.6). Walking speed was negatively correlated with the asymmetry of variance of the rear legs (r=-0.8) and positively correlated with the acceleration and the variance of acceleration of each leg and back (r ≥ 0.7). In experiment 2, cows had lower gait scores [2.3 vs. 2.6; standard error of the difference (SED)=0.1, measured on a 5-point scale] and lower scores for asymmetry of the steps (18.0 vs. 23.1; SED=2.2, measured on a continuous 100-unit scale) when they walked on rubber compared with concrete, and their walking speed increased (1.28 vs. 1.22 m/s; SED=0.02). The acceleration of the front (1.67 vs. 1.72 g; SED=0.02) and rear (1.62 vs. 1.67 g; SED=0.02) legs and the variance of acceleration of the rear legs (0.88 vs. 0.94 g; SED=0.03) were lower when cows walked on rubber compared with concrete. Despite the improvements in gait score that occurred when cows walked on rubber, the asymmetry of variance of acceleration of the front leg was higher (15.2 vs. 10.4%; SED=2.0). The difference in walking speed between concrete and rubber correlated with the difference in the mean acceleration and the difference in the variance of acceleration of the legs and back (r ≥ 0.6). Three-dimensional accelerometers seem to be a promising tool for lameness detection on farm and to study walking surfaces, especially when attached to a leg.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,242 · 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