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Enregistrement W2947640636 · doi:10.3168/jds.2018-16159

Short communication: Summer on-farm environmental condition assessments in Québec tiestall farms and adaptation of temperature-humidity index calculated with local meteorological data

2019· article· en· W2947640636 sur OpenAlexafffundabout
V. Ouellet, A L Bellavance, Sébastien Fournel, Édith Charbonneau

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère de l'Agriculture et de l'AlimentationMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésBarnRelative humidityEnvironmental scienceInletAutomatic weather stationWeather stationMeteorologyData loggerHumidityHeat indexAir temperatureIndex (typography)Atmospheric sciencesGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temperature-humidity index (THI) calculation following the equation developed by the National Research Council (A Guide to Environmental Research on Animals, 1971) requires ambient temperature (AT) and relative humidity (RH). Those data are widely and readily available at local meteorological stations. However, studies showed that using average AT and RH retrieved from the closest stations is not appropriate for estimating on-farm conditions. The present objectives were (1) to study summer on-farm environmental conditions, (2) to explore the relationship between summer THI calculated with on-farm data and summer THI calculated with local weather station data, and (3) to verify whether THI calculated with summer meteorological station data could be adapted to better represent summer on-farm conditions. Six tiestall dairy farms located in 2 regions of the province of Québec [Eastern Québec (EQ) and Southwestern Québec (SWQ)] were enrolled in this study. Within-barn conditions were monitored using 3 remote data loggers from August 2016 through August 2017. Two loggers were installed inside at varying distances relative to the ventilation inlet (L1: closest to inlet; L2: farthest from inlet) and a third was installed just outside of the barn (L3). Values retrieved from each logger and the closest local meteorological station were used to calculate daily THI according to the National Research Council formula and were ultimately compared. Our results showed that THI varied within the barn depending on the proximity relative to the inlet because THI measured by L1 was lower than THI measured by L2 in both regions. Moreover, our results showed that in both regions AT measured on-farm was consistently higher than AT measured at the weather station. The opposite was observed with RH, as it was significantly lower on-farm in EQ and numerically lower in SWQ compared with RH extracted from weather stations. Overall, this led to THI being lower by 4.6 and 3.7 units at the weather stations compared with within-barn conditions for EQ and SWQ farms, respectively. Hence, using local meteorological station data to estimate on-farm conditions would lead to an underestimation of heat stress level in dairy cows. Adapting THI calculations by including daily maximum AT and minimum RH retrieved from the local weather station instead of their average counterparts led to a better estimation of within-barn conditions. However, the difference between THI measured on-farm and the adapted THI calculated with weather station data remained significant. Although the adaption made to THI allowed for a closer relation to on-farm conditions, THI calculated with weather station data should only be used to assess heat stress level in dairy cows when heat stress thresholds are adapted for such data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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