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Enregistrement W2744472919 · doi:10.3168/jds.2017-12656

Association between ambient temperature and humidity, vaginal temperature, and automatic activity monitoring on induced estrus in lactating cows

2017· article· en· W2744472919 sur OpenAlexafffund
Liam Polsky, A.M.L. Madureira, E. L. Drago Filho, Sergi Soriano, A.F. Sica, J.L.M. Vasconcelos, R.L.A. Cerri

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCiência sem FronteirasConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésAnimal scienceEstrous cycleRelative humidityLactationArtificial inseminationInseminationMedicineBiologyPregnancyAndrologyPhysicsMeteorologySperm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to determine the association between ambient temperature and humidity, vaginal temperature, and automated activity monitoring in synchronized cows. Lactating Holstein cows (n = 641; 41.5 ± 9.4 kg of milk/d) were fitted with leg-mounted pedometers, resulting in 843 evaluated activity episodes of estrus. Vaginal temperature was monitored using thermometers attached to an intravaginal device as part of a timed artificial insemination (TAI) protocol; vaginal temperature was recorded every 10 min for 3 d. Ambient temperature and relative humidity were monitored using an external thermometer placed in the center of each pen. Milk production and body condition score (BCS) data were collected at the time of thermometer insertion. All statistical analysis was performed in R (https://www.r-project.org/) using Pearson correlation, analysis of variance, and logistic regression. Heat stress was calculated based on the percentage of time the cow spent with a vaginal temperature ≥39.1°C (PCT39) 9 to 11 d before TAI, and was classified as high (≥22.9%) or low (<22.9%). The mean vaginal temperature was 38.9 ± 0.2°C, and the mean maximum and minimum vaginal temperatures were 39.7 ± 0.5°C and 38.0 ± 0.8°C, respectively, with an average amplitude of 1.71 ± 0.9°C. Mean relative increase (RI) of estrus walking activity was 237.0 ± 160%. Animals with low BCS had a lower RI compared with cows with medium BCS (260.31 ± 17.45% vs. 296.42 ± 6.62%). Cows in early lactation showed lower RI compared with mid- and late-lactation animals (265.40 ± 9.90% vs. 288.36 ± 11.58% vs. 295.75 ± 11.29% for early, mid, and late lactation, respectively). Temperature-humidity index (THI) conditions categorized as low (THI ≤65) were associated with greater RI compared with medium (>65 to <70) and high THI (≥70). We detected no significant effect of PCT39 or milk production on RI, whereas parity exhibited a tendency. Cows that displayed greater RI at estrus had greater pregnancies per artificial insemination (P/AI) than cows with low RI (27 vs. 20%) or no RI (27 vs. 12%). Primiparous cows had greater P/AI than multiparous cows (27 vs. 20%), and cows in early and mid lactation had improved P/AI than those in late lactation (26 vs. 22 vs. 16% for early, mid, and late lactation, respectively). An interaction was observed between PCT39 and THI on P/AI, where a subpopulation of cows with high PCT39 had decreased P/AI under high THI conditions, but no differences in P/AI were observed for high PCT39 cows under medium or low THI conditions (13 vs. 24 vs. 26%). Future research should aim to refine variables related to hyperthermia and to understand the effects of body temperature on estrus expression and pregnancy rates.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations53
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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