Survey of reproduction management on Canadian dairy farms
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to (1) quantify current reproduction management practices, and (2) assess the association between these practices and herd reproductive performance on dairy farms in Canada. A bilingual survey was developed, validated, and administered from March to May 2014 to collect general and reproduction management and performance measures [annual 21-d pregnancy rate (PR), 21-d insemination rate (IR), and conception risk (CR)]. Associations between management practices and reproductive performance measures were tested using linear regression models. A total of 832 questionnaires were completed online and by mail, representing a response rate of 9%. On average, farms had 77 lactating cows (median=50) and 13 dry cows (median=10), and Holstein was the most common breed (92% of herds). Lactating cow housing was tiestall on 61% of the farms, freestall on 37%, and bedded pack on 2%. The average voluntary waiting period was 58 d in milk (DIM). The main reproduction management practice per farm was defined as the means employed for >50% of inseminations. Farms reported their main reproduction management practice for first and subsequent inseminations, respectively, as visual estrus detection (51 and 44% of herds), timed AI (21 and 23% of herds), automated activity monitoring (AAM; 10 and 10% of herds), other management practice (bulls; 2 and 2% of herds), and a combination of management practices (16 and 21% of herds). On farms using visual estrus detection, cows were observed for signs of estrus on average 3.5 times per day, for an average total of 36 min/d. The most common use of reproductive hormones was to synchronize ovulation using Ovsynch (58% of the farms). Average PR, IR, and CR were 17.6, 44.1, and 40.5%, respectively. In linear regression analyses adjusted for confounders, pregnancy rate was significantly associated with geographic region, housing (tiestall: PR=15.4%, freestall: PR=17.6%), herd size (<50 lactating cows: PR=16.2%, 50-100 cows: PR=16.5%, >100 cows: PR=17.8%), voluntary waiting period (≤60 DIM: PR=17.6%, >60 DIM: PR=15.9%), and frequency of insemination per day (once daily: PR=16.6%, twice or more daily: PR=18.1%). The main reproduction management practice at first and subsequent inseminations was divergently associated with IR and CR, but not with PR (visual heat detection: PR=17.4%, timed AI: PR=18.4%, AAM: PR=17.1%, combined practices: PR=18.2%).
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».