PSIII-14 Infrared thermography as a tool to detect inflammation in feedlot lambs with footrot
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Infrared thermography (IRT) has been used as a non-invasive tool to detect inflammatory processes associated with disease in livestock. The aim of this study was to evaluate IRT as a tool to compare healthy and footrot (FR) affected hooves in feedlot lambs with varying degrees of lameness over two seasons. A total of 106 lame lambs with footrot from a feedlot in Alberta were individually categorized according to a 3-point locomotion scale [1 = mild (n = 7), 2 = moderate (n = 46) and 3 = severe lameness (n = 53)] during the summer (n = 39) and fall (n = 68) of 2018. All lambs were physically examined once by two experienced observers to determine if the lamb had footrot. IRT images of the interdigital space were used to obtain the maximum hoof temperature (MHT) of both FR affected as well as healthy (CT) hooves within the same animal. Generalized linear mixed models (SAS PROC GLIMMIX) were performed separately for each season and diagnosis and included locomotion score as a fixed effect and ambient temperature as a co-variate. Predicted means were compared using the limits at 95% of confidence. Overall, greater MHT (P < 0.05) were observed for FR affected compared to unaffected hooves for lambs categorized as moderately and severely lame, within each season. However, no differences (P > 0.05) in MHT were observed for lambs categorized as mildly lame, likely due to the small number of lambs having a locomotion score of 1. Under the conditions of this study, thermal images can be effectively used as a tool to distinguish footrot affected hooves in feedlot lambs with moderate and severe lameness. Further studies should be conducted with more lambs with a locomotion score of 1 to assess the relationship between mild lameness, IRT, and footrot diagnosis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».