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Enregistrement W2766994842 · doi:10.3168/jds.2016-12358

Effects of alternative deep bedding options on dairy cow preference, lying behavior, cleanliness, and teat end contamination

2017· article· en· W2766994842 sur OpenAlexafffund
T.M. Wolfe, E. Vasseur, T.J. DeVries, Renée Bergeron

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of GuelphMcGill University
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaDairy Farmers of CanadaUniversité de SherbrookeUniversity of Guelph
Mots-clésBeddingStrawAnimal sciencePreference testLyingLatin squareEnvironmental scienceMathematicsChemistryBiologyAgronomyPreferenceFood scienceBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cows spend more time lying down when stalls are soft and dry, and bedding plays a key role in the comfort of the lying surface. The first objective of this study (experiment 1) was to compare cow preference for 2 types of alternative deep-bedding materials, switchgrass and switchgrass-lime, using wheat straw on a rubber mat as a control. Nine Holstein lactating cows were submitted in trios to a 3-choice preference test over 14 d (2 d of adaptation, 3 d of restriction to each stall, and 3 d of free access to all 3 stalls). Cows were housed individually in pens containing 3 stalls with different lying surfaces: (1) rubber mat with chopped wheat straw (WS); (2) deep-bedded switchgrass (SG); and (3) deep-bedded switchgrass, water, and lime mixture (SGL). The second objective (experiment 2) was to test, in freestall housing, the effects of these 3 types of bedding on lying behavior, cow cleanliness, and teat end bacterial contamination. Bedding treatments were compared in a 3 × 3 Latin square design using 24 cows split into groups of 8, with bedding materials being switched every 4 wk. Lying behavior was measured with data loggers in both studies. During experiment 1, cows chose to spend more time lying and had more frequent lying bouts on SG (9.4 h/d; 8.2 bouts/d) than on SGL (1.0 h/d; 0.9 bouts/d). They also spent more time standing and stood more frequently in stalls with SG (2.0 h/d; 10.1 bouts/d) than in those with SGL (0.6 h/d; 2.6 bouts/d), and stood longer in stalls with SG than with WS (0.6 h/d). In experiment 2, the total lying time, frequency of lying bouts, and mean lying bout duration were, on average, 9.7 ± 1.03 h/d, 8.2 ± 0.93 bouts/d, and 1.2 ± 0.06 h/bout, respectively, and did not differ between treatments. No treatment effects were found for cow cleanliness scores. Bedding dry matter was highest for SG (74.1%), lowest for SGL (63.5%), and intermediate for WS (68.6%) [standard error of the mean (SEM) = 1.57%]. This may explain the higher teat end count of coliforms for cows on SGL (0.92 log10 cfu/g) compared with WS (0.13 log10 cfu/g) (SEM = 0.144 log10 cfu/g). In conclusion, cows preferred the deep-bedded switchgrass surface over the other 2 surfaces, and deep-bedded switchgrass appears to be a suitable bedding alternative for dairy cows.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,529
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations34
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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