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Enregistrement W3100776608 · doi:10.3168/jds.2020-18865

A cross-sectional study of associations between herd-level calf mortality rates, compliance with legislation on calf welfare, and milk feeding management in Norwegian dairy herds

2020· article· en· W3100776608 sur OpenAlexfundno aff
Julie Føske Johnsen, Cecilie Marie Mejdell, Kristian Ellingsen, O. Østerås, Eystein Skjerve

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMattilsynetNorges ForskningsrådUniversity of Prince Edward Island
Mots-clésHerdAnimal welfareWelfareAuditMedicineNorwegianEnvironmental healthVeterinary medicineDemographyAnimal scienceBusinessBiologyAccountingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our aim was to investigate the associations between management factors, compliance with current legislation, and herd-level calf mortality. In a national calf welfare audit, veterinary inspectors from the Norwegian Food Safety Authority assessed compliance with current legislation on calf welfare (n = 912 herds). Nine criteria were assessed and rated as satisfactory (1) or not satisfactory (0): housing, natural behavior, single pens, colostrum feeding, feeding, water, surveillance, illness/injuries, and <5% mortality rate. In addition, a short questionnaire on milk feeding management for 3-wk-old calves was distributed to all national calf welfare audit herds, and data on mortality and disease recordings were obtained from the Norwegian Dairy Herd Recording System (NDHRS). A herd welfare compliance score (WCS) for each farm was constructed, summarizing the results for the individual criteria. Most herds had a high WCS (median 9.0, range 2-9). Fifty-six percent of the national calf welfare audit herds (508/912) responded to the questionnaire. We performed a cross-sectional study using a data set from 431 herds with available data on recorded disease and mortality events from the NDHRS, recordings from the national calf welfare audit, and the questionnaire. A mixed-effects negative binomial model with Norwegian Food Safety Authority district as the random effect was fitted to the data. Of the 416 herds with available data on calf mortality, 108 (25.9%) reported no mortality in 2016, and the median 6-mo mortality rate was 0.064 (interquartile range 0-0.11) dead calves per 6 calf-months at risk, based on NDHRS recordings. Calf mortality rates were higher in herds whose calves did not have free access to water (incidence rate ratio 1.29; 95% confidence interval 1.02-1.64) and higher in herds that had reported calf disease events (incidence rate ratio 1.31; 95% confidence interval 1.09-1.54). Neither the WCS nor any of the calf milk feeding management factors were associated with mortality, but more than half of producers (59.6%) fed less milk than currently recommended for 3-wk-old calves (8 L/d first 3 to 4 wk). These results indicate that a lack of access to water was associated with higher calf mortality rates. Herds with registered calf disease events had a higher incidence rate ratio of mortality. This finding may be linked to suboptimal calf management, leading to more calf diseases and mortality; or it may be that veterinary consultancy occurs too late or only for the worst cases. There is room for improvement in Norwegian dairy calf management, and water should be provided to young calves.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,220
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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