A validation of technologies monitoring dairy cow feeding, ruminating, and lying behaviors
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to evaluate commercially available precision dairy technologies against direct visual observations of feeding, rumination, and lying behaviors. Primiparous (n=24) and multiparous (n=24) lactating Holstein dairy cattle (mean ± standard deviation; 223.4±117.8 d in milk, producing 29.2±8.2kg of milk/d) were fitted with 6 different triaxial accelerometer technologies evaluating cow behaviors at or before freshening. The AfiAct Pedometer Plus (Afimilk, Kibbutz Afikim, Israel) was used to monitor lying time. The CowManager SensOor (Agis, Harmelen, Netherlands) monitored rumination and feeding time. The HOBO Data Logger (HOBO Pendant G Acceleration Data Logger, Onset Computer Corp., Pocasset, MA) monitored lying time. The CowAlert IceQube (IceRobotics Ltd., Edinburgh, Scotland) monitored lying time. The Smartbow (Smartbow GmbH, Jutogasse, Austria) monitored rumination time. The Track A Cow (ENGS, Rosh Pina, Israel) monitored lying time and time spent around feeding areas for the calculation of feeding time. Over 8 d, 6 cows per day were visually observed for feeding, rumination, and lying behaviors for 2 h after morning and evening milking. The time of day was recorded when each behavior began and ended. These times were used to generate the length of time behaviors were visually observed. Pearson correlations (r; calculated using the CORR procedure of SAS Version 9.3, SAS Institute Inc., Cary, NC), and concordance correlations (CCC; calculated using the epiR package of R version 3.1.0, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria) evaluated association between visual observations and technology-recorded behaviors. Visually recorded feeding behaviors were moderately correlated with the CowManager SensOor (r=0.88, CCC=0.82) and Track A Cow (r=0.93, CCC=0.79) monitors. Visually recorded rumination behaviors were strongly correlated with the Smartbow (r=0.97, CCC=0.96), and weakly correlated with the CowManager SensOor (r=0.69, CCC=0.59). Visually recorded lying behaviors were strongly correlated with the AfiAct Pedometer Plus (r >0.99, CCC >0.99), CowAlert IceQube (r >0.99, CCC >0.99), and Track A Cow (r >0.99, CCC >0.99). The HOBO Data Loggers were moderately correlated (r >0.83, CCC >0.81) with visual observations. Based on these results, the evaluated precision dairy monitoring technologies accurately monitored dairy cattle behavior.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».