Prevalence of foot lesions in Québec dairy herds from 2015 to 2018
Notice bibliographique
Résumé
Our first objective was to estimate the prevalence of foot lesions by type of milking system in dairy cows examined during regular hoof-trimming sessions between 2015 and 2018 in Québec dairy herds. A secondary objective was to describe the effect of day-to-day variation, cow, and herd characteristics on the prevalence of foot lesions. Data included 52,427 observations (on a cow during a specific trimming session) performed on 28,470 cows (≥2 yr old) from 355 herds. Only observations from trimming sessions in which ≥90% of the lactating herd was trimmed were considered. Lesions were recorded at the hoof level by 17 trained hoof trimmers between March 23, 2015, and July 10, 2018, using a computerized recording system. Hoof-level information was then matched with cow information and centralized at the Eastern Canada Dairy Herd Improvement. Foot lesions were classified into 6 categories: infectious, white line disease, heel erosion, ulcers, hemorrhages, and any type of foot lesions. Prevalence of each outcome was quantified using the marginal predicted mean probability estimated from a null generalized linear mixed model with a logit link, and accounted for clustering of observations by cow and by herd. Variance was partitioned to assess the variation in the probability of the outcomes attributable to each level of the data structure (day of exam, cow, and herd). Prevalence of a given foot lesion as function of milking system and of various explanatory variables (mean herd size, herd average daily production, breed of the cow, age of the cow at trimming, and year of the visit) was then estimated using a generalized linear mixed model. At least 1 foot lesion was observed in 29% of cows examined during regular trimming sessions in Québec from 2015 to 2018. Prevalence for any type of lesion was 27% for pipeline, 38% for robotic milking, and 41% for milking parlors. The highest prevalence of infectious lesions (mainly digital dermatitis) was observed in milking parlors and robotic systems, while the most prevalent lesions in pipeline were hemorrhages. Herd-level factors explained most of the disease probability for infectious diseases, heel erosion, and hemorrhages. Therefore, control of these diseases should be based on applying best herd-management practices. On the other hand, probabilities of white line disease and sole ulcers were mainly determined by cow-level characteristics.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».