Mortality risk factors for calves entering a multi-location white veal farm in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Mortality in preweaned dairy-breed calves, whether they are replacement dairy heifers, veal animals, or dairy beef animals, represents both a welfare issue and a source of economic loss for the industries involved. Studies describing morbidity and mortality in veal calves have illustrated different management practices and requirements in terms of housing and nutrition around the world. Studies examining the rearing of replacement dairy heifers have shown that rates of morbidity and mortality can vary dramatically between farms, perhaps reflecting differences in management strategies. It has been over 2 decades since morbidity and mortality in veal calves in Ontario were described. The objective of this retrospective population cohort study was to describe mortality and determine whether on-arrival information could be used to predict mortality risk. Predictors could be used to both better classify and group calves on arrival and provide feedback to suppliers about the characteristics of the highest- and lowest-risk calves. We collected data from 10,910 calves entering 7 barns of a single white veal farm, all in Ontario, from January 1 to December 31, 2014. Calves were followed until death or marketing (typically 140 to 150 d). We developed logistic regression models to determine the effects of weight on arrival, season of arrival, supplier, sex, barn, and purchase price on the risk of total mortality, early mortality (0-21d after arrival), and late mortality (>21d after arrival). We identified significant associations between season, barn, supplier, weight, and total mortality risk, with lighter-weight calves arriving in winter being at increased risk. Early mortality was significantly associated with weight, season, barn, and supplier, and tended to be associated with standardized price; lighter-weight calves arriving in winter at lower prices were at increased risk. Late mortality was significantly associated with season of arrival, barn, and supplier. On-arrival measures better predicted early mortality compared with late or total mortality. A further exploration of risk factors from the dairy farm of origin for veal calf mortality would serve to improve the productivity and welfare of calves of both sexes born on dairy farms.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».