Mortality and health treatment rates of dairy calves in automated milk feeding systems in the Upper Midwest of the United States
Notice bibliographique
Résumé
Automated calf feeding systems are increasing in use across the United States, yet information regarding health and mortality outcomes of animals in these systems is limited. The objective of this study was to investigate the relationship between farm management practices, housing, and environmental factors with mortality and health treatment rates of preweaned dairy calves housed in groups with automated feeding systems. Farm records were collected for health treatments and mortality on 26 farms in the Upper Midwest of the United States. Relationships between factors of interest and mortality or treatment rate were calculated using a correlation analysis. Overall median annual mortality rate was 2.6 (interquartile range = 3.6; range = 0.24-13.4%), and 57% of farms reported mortality rates below 3%/yr. Farms that disinfected the navels of newborn calves had lower mortality rate (mean = 3.0%; standard error = 0.8; 78% of farms) than farms that did not disinfect (mean = 7.3%; standard error = 1.6; 22% of farms). Farm size (number of cows on site) was negatively associated [correlation coefficient (r) = -0.53], whereas the age range in calf groups was positively associated (r = 0.58) with mortality rate. Average serum total protein concentration tended to be negatively associated with annual mortality rate (r = -0.39; median = 5.4; range = 5.0-6.4 g/dL). Health treatment rate was positively associated with coliform bacterial count in feeder tube milk samples [r = 0.45; mean ± standard deviation (SD) = 6.45 ± 4.50 ln(cfu/mL)] and the age of calves at grouping (r = 0.50; mean ± SD = 5.1 ± 3.6 d). A positive trend was detected for coliform bacterial count of feeder mixing tank milk samples [r = 0.37; mean ± SD = 3.2 ± 6.4 ln(cfu/mL)] and calf age at weaning (r = 0.37, mean ± SD = 57.4 ± 9.6 d). Seasonal patterns indicated that winter was the season of highest treatment rate. Taken together, these results indicate that, although automated feeding systems can achieve mortality rates below the US average, improvements are needed in fundamental calf care practices, such as colostrum management and preventing bacterial contamination of the liquid diet and the calf environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».