Invited review: Academic and applied approach to evaluating longevity in dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
In its simplest form, longevity is defined as the ability to live a long life. Within the dairy industry, longevity has been defined and measured in many different ways, and the aim of this review is to disentangle the definitions and provide some clarity. Using a more standardized approach for defining and measuring longevity, both in academic discussions and on-farm application, we suggest using herd life (days) for time from birth until culling, and length of productive life (days) for time from first calving until culling. Despite identified benefits of extending the length of productive life, global trends in the time spent by dairy cattle in the herd have mostly been negative. Factors influencing herd life, such as health, rearing, environmental conditions, and management, are often ignored when longevity goals are evaluated, thereby underestimating the effect these factors have on defining overall longevity. Also, production efficiency, herd profitability, and welfare are not necessarily served by the longest life but rather by the optimized length of herd life instead. The majority of research has focused on the role of genetics on longevity. In this review, we provide insight into influences affecting dairy cow herd life as well as farm- and cow-level factors associated herewith. Finally, we suggest using herd life, including reproduction, production, health, and youngstock performance, for farm-level evaluation and length of productive life for time spent in the lactating herd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».