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Enregistrement W2622614944 · doi:10.3168/jds.2016-12467

Effects of changing freestall area on lameness, lying time, and leg injuries on dairy farms in Alberta, Canada

2017· article· en· W2622614944 sur OpenAlexafffundabout
Emily Morabito, Herman W. Barkema, Edmond A. Pajor, L. Solano, D. Pellerin, Karin Orsel

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversiteit UtrechtDairy Farmers of Canada
Mots-clésLamenessAnimal scienceAnimal welfareDairy cattleDairy industryVeterinary medicineMedicineBiologyFood scienceSurgeryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cow comfort is of increasing importance in the dairy industry, due to an increased focus on animal welfare. However, whether producer changes to the cows' environment affect cow comfort has not been well characterized. Our objectives were to: (1) quantify the effect of freestall area changes on the prevalence of lameness, leg injuries, and average lying time; and (2) compare cow comfort outcomes on farms that had never had an assessment of cow comfort to farms that had had a previous assessment of cow comfort. A sample of 60 Holstein-Friesian cows were selected on each of 15 farms that made changes to the freestall area after an assessment of cow comfort (change, CHG); 15 farms that did not make changes to the freestall area after an assessment of cow comfort (no change, NC); and 14 farms that had yet to be evaluated (new farms, NF). Cows in NC and NF were lame 1.50 and 1.71 times more often, respectively, than cows on CHG farms. Additionally, daily lying time was 0.33 and 0.62 h/d lower in NC and NF, respectively, than on CHG farms. The prevalence of hock and knee injuries was not different among the 3 groups of farms. No differences were detected in the parameters of interest when comparing NF with NC farms; therefore, we concluded that the NC group was not biased by a previous assessment of cow comfort. Farms in the CHG group had a lower prevalence of lame cows and greater lying time than the NC and NF groups.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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