Reliability of a beef cattle locomotion scoring system for use in clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Locomotion (lameness) scoring has been used and studied in the dairy industry; however, to the authors' knowledge, there are no studies assessing the reliability of locomotion scoring systems when used with beef cattle. METHODS: A four-point scoring system was developed and beef cattle filmed walking on a firm surface. Eight veterinary researchers, eight clinicians and eight veterinary students were shown written descriptors of the scoring system and four video clips for training purposes, before being asked to score 40 video clips in a random order. Participants repeated this task 4 days later. RESULTS: The intra-observer agreement (the same person scoring on different days) was acceptable with weighted mean Kappa values of 0.84, 0.81 and 0.84 respectively for researchers, clinicians and students. The inter-observer agreement (different people scoring the same animal) was acceptable with weighted Gwet's Agreement Coefficient values of 0.70, 0.69 and 0.64 for researchers, clinicians and students. Most disagreement occurred over scores one (not lame but imperfect locomotion) and two (lame, but not severe). CONCLUSION: This scoring system has the potential to reliably score lameness in beef cattle and help facilitate lameness treatment and control; however, some disagreements will occur especially over scores one and two.
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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 | 0,050 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».