Associations of herd-level housing, management, and lameness prevalence with productivity and cow behavior in herds with automated milking systems
Notice bibliographique
Résumé
Lameness is problematic for herds with automated milking systems (AMS) due to negative effects on milking frequency and productivity. The objective of this study was to evaluate how management, barn design, and the prevalence of lameness relate to productivity and behavior at the herd level in AMS. Details about barn design, stocking density, and management were collected from 41 AMS farms in Canada (Ontario: n=26; Alberta: n=15). We collected milking data for all cows on each farm, plus lying behavior data for 30 cows/farm during a 6-d period. Farms averaged 105±56 lactating cows and 2.2±1.3 AMS units. Forty cows/farm were gait scored (or 30% of cows for herds with >130 cows) using a numerical rating system (NRS; 1=sound to 5=extremely lame). Cows were defined as clinically lame with NRS ≥3 (mean=26.2±13.0%/herd) and severely lame with NRS ≥4 (mean=2.2±3.1%/herd). The prevalence of both clinical and severe lameness were negatively associated with environmental temperature. Clinical lameness tended to be less prevalent with more frequent scraping of manure alleys. The prevalence of severe lameness was positively associated with stocking density and curb height of the lying stalls. Milking frequency/cow per day was negatively related to the ratio of cows to AMS units. Doubling the prevalence of severe lameness (i.e., from 2.5 to 5%) was associated with reductions in milk production of 0.7kg/cow per day and 39kg/AMS per day. Milk/AMS was positively associated with more cows/AMS (+32kg/cow). Fewer cows were fetched to the AMS with more frequent alley scraping. Lying behavior was associated with the frequency of feed push-ups, stall base, and environmental temperature. These results highlight the need for AMS producers to identify and reduce clinical lameness because 26% of cows/herd were clinically lame. Further, the results indicate that more frequently scraped alleys and optimal stocking densities are associated with improved cow mobility, productivity, and voluntary milking behavior.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».