Risk factors associated with mortality at a milk-fed veal calf facility: A prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
The veal industry experiences calf losses during the growing period, which represents a challenge to animal welfare and profitability. Health status at arrival may be an important predictor of calf mortality. The objectives of this prospective cohort study were to describe the health status of calves arriving at a veal farm and determine the risk factors associated with early and late mortality. Using a standardized health scoring system, calves were evaluated immediately at arrival to a commercial milk-fed veal facility in Ontario, Canada. Weight at arrival and supplier of the calf were recorded. The calves were followed until death or the end of their production cycle. Two Cox proportional hazard models were built to explore factors associated with early (≤21 d following arrival) and late mortality (>21 d following arrival). A total of 4,825 calves were evaluated from November 2015 to September 2016. The overall mortality risk was 7%, with 42% of the deaths occurring in the first 21 d after arrival. An abnormal navel, dehydration, housing location within the farm, arriving in the summer, and the presence of a sunken flank were associated with increased hazard of early mortality. Drover-derived calves and calves with a greater body weight at arrival had lower hazard of early mortality. Housing location within the farm, being derived from auction facilities, and an abnormal navel were associated with higher hazard of late mortality. These results demonstrate that risk factors for mortality can be identified at arrival, which represents a potential opportunity to selectively intervene on these calves to reduce mortality. However, methods of preventing the development of these conditions before arrival need to be explored and encouraged to improve the welfare of the calves entering the veal industry.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».