Effect of health status evaluated at arrival on growth in milk-fed veal calves: A prospective single cohort study
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this prospective single cohort study was to determine the effect of health status at arrival on growth in milk-fed veal calves. Upon arrival at the veal facility, calves were evaluated using a standardized health scoring system and weighed, and the supplier of the calf was recorded. The calves were followed until slaughter, when the hot carcass weight (HCW) was reported. To calculate average daily gain (ADG), the HCW was transformed into an estimated live weight, weight at arrival was subtracted, and this value was divided by the number of days on feed. A mixed linear regression model was created to evaluate the association of health status on arrival with the ADG throughout the production period. A total of 4,825 calves were evaluated at arrival; however, due to inconsistent HCW data from one slaughter plant, and 357 calves dying during the production period, 2,283 calves were used for analysis. In the final model, 7 variables were significantly associated with ADG. Housing location within the farm, method of calf procurement (drover or auction-derived calves versus direct delivery from local farms) and having a higher body weight at arrival were associated with a higher ADG. The season of arrival (summer or fall compared with winter) and being dehydrated at arrival were associated with a lower ADG. Days on feed was also significant in the multivariable model and had a quadratic relationship with ADG. The associations identified suggest that there may be value in scoring dehydration and body weight at arrival to a veal facility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».