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Enregistrement W2264544243 · doi:10.3168/jds.2015-10336

Associations between lying behavior and lameness in Canadian Holstein-Friesian cows housed in freestall barns

2016· article· en· W2264544243 sur OpenAlexafffundabout
L. Solano, Herman W. Barkema, Edmond A. Pajor, Steve Mason, S.J. LeBlanc, C.G.R. Nash, Derek B. Haley, D. Pellerin, J. Rushen, A.M. de Passillé, E. Vasseur, Karin Orsel

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaUniversité LavalUniversity of GuelphUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCanadian Dairy CommissionDairy Farmers of Canada
Mots-clésAnimal scienceLamenessLyingHolstein CattleDairy cattleBiologyMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lying behavior is an important measure of comfort and well-being in dairy cattle, and changes in lying behavior are potential indicators and predictors of lameness. Our objectives were to determine individual and herd-level risk factors associated with measures of lying behavior, and to evaluate whether automated measures of lying behavior can be used to detect lameness. A purposive sample of 40 Holstein cows was selected from each of 141 dairy farms in Alberta, Ontario, and Québec. Lying behavior of 5,135 cows between 10 and 120 d in milk was automatically and continuously recorded using accelerometers over 4 d. Data on factors hypothesized to influence lying behavior were collected, including information on individual cows, management practices, and facility design. Associations between predictor variables and measures of lying behavior were assessed using generalized linear mixed models, including farm and province as random and fixed effects, respectively. Logistic regression models were used to determine whether lying behavior was associated with lameness. At the cow-level, daily lying time increased with increasing days in milk, but this effect interacted with parity; primiparous cows had more frequent but shorter lying bouts in early lactation, changing to mature-cow patterns of lying behavior (fewer and longer lying bouts) in late lactation. In barns with stall curbs >22 cm high, the use of sand or >2 cm of bedding was associated with an increased average daily lying time of 1.44 and 0.06 h/d, respectively. Feed alleys ≥ 350 cm wide or stalls ≥ 114 cm wide were associated with increased daily lying time of 0.39 and 0.33 h/d, respectively, whereas rubber flooring in the feed alley was associated with 0.47 h/d lower average lying time. Lame cows had longer lying times, with fewer, longer, and more variable duration of bouts compared with nonlame cows. In that regard, cows with lying time ≥ 14 h/d, ≤ 5 lying bouts per day, bout duration ≥ 110 min/bout, or standard deviations of bout duration over 4 d ≥ 70 min had 3.7, 1.7, 2.5, and 3.0 higher odds of being lame, respectively. Factors related to comfort of lying and standing surfaces significantly affected lying behavior. Finally, we inferred that automated measures of lying behavior could contribute to lameness detection, especially when interpreted in the context of other factors known to affect lying behavior, including those associated with the individual cow (e.g., parity and stage of lactation) or environment (e.g., stall surface).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,336

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations120
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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