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Enregistrement W2553145055 · doi:10.2527/jam2016-0110

0110 Health status of dairy feeder calves arriving to a veal facility

2016· article· en· W2553145055 sur OpenAlexaffabout
D.L. Renaud, T.F. Duffield, D.F. Kelton, S.J. LeBlanc, Derek B. Haley

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrossbreedAnimal scienceDairy industryVeterinary medicineBiologyMedicineGeographyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are approximately 959,600 dairy cows producing 479,800 male dairy calves every year in Canada. Based on information gathered from the 2015 Canadian National Dairy Study, less than 7% of male calves are euthanized at birth, leaving a significant number of male calves to enter the red meat industry. In Ontario and Quebec, the majority of male dairy calves flow into the veal industry. In 2015, 213,659 veal cattle from approximately 551 producers were slaughtered in Ontario and Quebec. Currently, there is little information about the fitness of dairy feeder calves (traditionally referred to as veal calves) entering the veal industry in Canada. The objective of this descriptive study was to evaluate the health status of calves arriving at a large veal farm. Using a scoring program (Calf Health Scorer App) developed by McGuirk et al. (2014) and supplemental scoring adapted from Wilson et al. (2000), Holstein and crossbred calves (n = 1356; 1335 male and 14 female) of unknown age were evaluated immediately on arrival at the commercial milk-fed veal facility in Southwestern Ontario. The results from the period of November 2015 until March 2016 were tabulated and confidence intervals (CI) were calculated (Wald's test) using Stata 14 (StataCorp College Station, Texas). Enlarged navels with at least heat or pain or moisture were found in 25.6% (95% CI: 23.3–27.9%) of calves, diarrhea was present in 16.7% (95% CI: 14.7–18.7%), fever (defined as greater than 39.5°C or 103.1°F) was present in 15.1% (95% CI: 13.2–17.0%), lack of subcutaneous fat or emaciated appearance was present in 22.4% (95% CI: 20.1–24.6%), depression or dullness was present in 26.8% (95% CI: 24.6–29.3%), signs of clinical dehydration (defined as >5% dehydration based on skin tent, attitude, presence or absence of suckle reflex and eye recession) were present in 26.5% (95% CI: 24.2–28.9%), and respiratory disease (defined as a combination of abnormal nasal and ocular discharge, ear and head position, cough and temperature) was present in 9.2% (95% CI: 7.6–10.7%). Based on the results gathered thus far, a significant proportion of calves (42.7% [95% CI: 40.0–45.3%]) are entering the facility with at least one identifiable health abnormality. This represents a significant welfare concern and the causes of the abnormalities need to be further understood to motivate a change in the way dairy feeder calves are treated.

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 enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,505

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
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