Herd-Level Mastitis-Associated Costs on Canadian Dairy Farms
Notice bibliographique
Résumé
Mastitis imposes considerable and recurring economic losses on the dairy industry worldwide. The main objective of this study was to estimate herd-level costs incurred by expenditures and production losses associated with mastitis on Canadian dairy farms in 2015, based on producer reports. Previously, published mastitis economic frameworks were used to develop an economic model with the most important cost components. Components investigated were divided between clinical mastitis (CM), subclinical mastitis (SCM), and other costs components (i.e., preventive measures and product quality). A questionnaire was mailed to 374 dairy producers randomly selected from the (Canadian National Dairy Study 2015) to collect data on these costs components, and 145 dairy producers returned a completed questionnaire. For each herd, costs due to the different mastitis-related components were computed by applying the values reported by the dairy producer to the developed economic model. Then, for each herd, a proportion of the costs attributable to a specific component was computed by dividing absolute costs for this component by total herd mastitis-related costs. Median self-reported CM incidence was 19 cases/100 cow-year and mean self-reported bulk milk somatic cell count was 184,000 cells/mL. Most producers reported using post-milking teat disinfection (97%) and dry cow therapy (93%), and a substantial proportion of producers reported using pre-milking teat disinfection (79%) and wearing gloves during milking (77%). Mastitis costs were substantial (662 CAD per milking cow per year for a typical Canadian dairy farm), with a large portion of the costs (48%) being attributed to SCM, and 34 and 15% due to CM and implementation of preventive measures, respectively. For SCM, the two most important cost components were the subsequent milk yield reduction and culling (72 and 25% of SCM costs, respectively). For CM, first, second, and third most important cost components were culling (48% of CM costs), milk yield reduction following the CM events (34%), and discarded milk (11%), respectively. This study is the first since 1990 to investigate costs of mastitis in Canada. The model developed in the current study can be used to compute mastitis costs at the herd and national level in Canada.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».