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Enregistrement W2894215547 · doi:10.3168/jds.2018-15151

Effect of estrous expression on timing and failure of ovulation of Holstein dairy cows using automated activity monitors

2018· article· en· W2894215547 sur OpenAlexafffund
T.A. Burnett, Liam Polsky, Manveen Kaur, R.L.A. Cerri

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésEstrous cycleOvulationActivity monitorMedicineAnimal scienceFollicular phaseFollicleInternal medicineEndocrinologyAndrologyBiologyPhysical activityHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to determine if estrous expression, as measured by an automated activity monitor (AAM), affects timing and failure of ovulation of lactating Holstein dairy cows. Cows were equipped with 2 AAM, 1 neck-mounted (AAM C ) and 1 leg-mounted (AAM L ), by 10 d postpartum and enrolled into the trial when their activity crossed the alert threshold on the AAM C . A total of 850 episodes of estrus from 293 different cows were used for this study. When cows were enrolled, their ovaries were scanned by transrectal ultrasonography and gait and body condition scored. Ovaries of cows detected in estrus were scanned twice daily for a maximum of 3 d to determine the disappearance of the preovulatory follicle (ovulation) and the interval from estrus to ovulation was calculated. Physical activity data recorded from the AAM were used to determine estrus behavior using 2 traits: (1) peak activity and (2) duration. Peak activity was only available for the AAM L . Peak activity was defined as the maximum activity during an estrus episode. Duration of estrus was defined as the time the activity of the cow exceeded threshold values set by the AAM software. The AAM C correctly identified 87.8% of the estrus alerts, with 12.2% false positives. The average (±standard deviation) intervals from activity alert to ovulation were 25.8 ± 10.2 and 24.7 ± 9.3 h for the AAM C and AAM L , respectively. Changes in estrous expression were associated with differences in the interval from alert to ovulation. Cows with short intervals to ovulation were found to have less intense estrous expression than cows with medium and long length intervals to ovulation using the AAM C , whereas using the AAM L , cows with short intervals to ovulation exhibited less intense estrous expression than cows with medium but the same as those with long intervals to ovulation. Furthermore, irrespective of the AAM, estrus events with less estrous expression had increased odds of having a short interval to ovulation (below the median of 20 h) when compared with those having greater estrous expression (2.6 and 1.9 increased odds for the AAM C and AAM L , respectively). Ovulation failure was affected by estrous expression because estrus events with greater peak activity or longer duration had reduced ovulation failure compared with those with less estrous expression (AAM C peak activity: 1.9 ± 1.4 vs. 9.5 ± 1.7%; AAM L peak activity: 2.3 ± 1.4 vs. 6.2 ± 1.5%; AAM C duration: 2.1 ± 1.4 vs. 8.9 ± 1.7%). In addition, cows with more estrous expression had greater pregnancy per artificial insemination than those with less estrous expression with both the AAM C (42.3 ± 0.4 vs. 31.7 ± 0.4%) and the AAM L (43.1 ± 0.4 vs. 36.3 ± 0.4%). Pregnancy per artificial insemination results were consistent even when removing cows that failed to ovulate. In conclusion, expression of estrus was highly associated with ovulation timing, ovulation failure, and fertility when using 2 different AAM. Cows with greater estrous expression have longer intervals from activity alert to ovulation, experience less ovulation failure, and have greater pregnancy per artificial insemination.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,275 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations61
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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