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Enregistrement W2904448618 · doi:10.1093/jas/sky404.389

359 Transportation of cull dairy cows in British Columbia: duration and effects on cow condition.

2018· article· en· W2904448618 sur OpenAlexaffabout
Jane Stojkov, David Fraser

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUdderAnimal scienceHerdDairy cattleAnimal husbandryVeterinary medicineAgricultural scienceMedicineGeographyMastitisBiologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cull dairy cows are regularly removed from dairy herds and enter the marketing system which involves transportation to public auction markets and then to an abattoir. The objective of this study was to follow cull cows from farm to abattoir and to monitor changes in the cows’ condition. From May 2017 to March 2018, data were collected from 20 dairy farms and 3 abattoirs in British Columbia, 1 abattoir in Alberta, and 2 abattoirs in USA. The dairy farms were visited regularly before cows were removed from the herds and a researcher scored the animals for body condition (BCS; 5-point scale), lameness (5-point scale) and udder condition (3-point scale). Trained assessors at the abattoirs also assessed cows’ condition at arrival. Mixed effects and glimmix models were used to test the effect of transport on the animals’ condition, with cow and farm of origin assigned as random effects. During the study, 1,220 cull cows were removed from participating farms and 469 of those cows were assessed at one of the participating abattoirs. After leaving the farms, cows spent 79.6 ± 1.9 hours in the marketing system until being processed. Including delays at auctions or assembly yards, about 43% of cows were in transit for 4–6 days and 4% for 7–9 days. Regarding distance, around 16% of cull cows were transported 1,100 km from farm to abattoir. Cull cows reduced their BCS from 3.1 ± 0.02 at the farm of origin to 2.6 ± 0.03 at the abattoir (P<0.0001). Lameness did not change, but transport increased the development of acute milk accumulation and udder inflammation from 8% at farm of origin to 41% at the abattoir (P<0.0001). This information about delays to slaughter and changes in cow condition could help producers make better culling decisions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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