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Enregistrement W2608080273 · doi:10.3168/jds.2016-12501

Factors associated with dairy calf health in automated feeding systems in the Upper Midwest United States

2017· article· en· W2608080273 sur OpenAlexaff
Matthew W. Jorgensen, Amber Adams‐Progar, A.M. de Passillé, J. Rushen, S. Godden, H. Chester-Jones, M.I. Endres

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and Agriculture
Mots-clésOddsOdds ratioDiarrheaMedicineAllowance (engineering)Milk feverAnimal scienceVeterinary medicineDemographyLogistic regressionBiologyLactationPregnancyInternal medicineIce calving

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Automated calf feeding systems are becoming more common on US dairy farms. The objective of this study was to evaluate calf health in these systems and to identify risk factors associated with adverse health outcomes on farms in the Upper Midwest United States. Over an 18-mo period on bimonthly farm visits to 38 farms, calves (n = 10,179) were scored for attitude, ear, eye, and nasal health, as well as evidence of diarrhea (hide dirtiness score of perianal region, underside of the tail, and tailhead). For all health score categories, a score of 0 represented an apparently healthy animal. Rectal temperatures were taken in calves scoring a ≥2 in any category, and those with a temperature >39.4°C were categorized as having a fever (n = 550). Associations were determined between farm-level variables and health scores to identify risk factors for higher (worse) scores. All health outcomes were associated with season of measurement, with fall and winter seasons increasing the odds of a high health score or detected fever. High bacterial counts measured in the milk or milk replacer were associated with increased odds for higher attitude and ear scores, and higher odds for calves having a detected fever. Higher peak milk allowance (L/d) was associated with lower hide dirtiness score, whereas a longer period of time (d) to reach peak milk allowance was associated with increased odds of higher scores for attitude, ear, eye, and hide dirtiness, as well as fever. Higher fat content in milk was associated with increased odds of high eye score. Less space per calf (m 2 /calf) was associated with higher ear and eye scores, whereas larger group sizes were associated with increased odds of higher nasal score and decreased odds of higher hide dirtiness score. Rectangular pen shape was associated with decreased odds of higher eye score. Absence of a positive pressure ventilation tube was associated with increased odds of having a calf detected with a fever. Based on these results, we hypothesize that these factors could be managed to improve health outcomes for dairy calves on automated feeding systems.

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 enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,199

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations68
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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