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Enregistrement W3111056195 · doi:10.3168/jds.2020-18916

Associations of freestall design and cleanliness with cow lying behavior, hygiene, lameness, and risk of high somatic cell count

2020· article· en· W3111056195 sur OpenAlexaffabout
I. Robles, A. Zambelis, D.F. Kelton, Herman W. Barkema, Greg Keefe, Jean‐Philippe Roy, M.A.G. von Keyserlingk, T.J. DeVries

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Prince Edward IslandUniversité de MontréalUniversity of CalgaryUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSomatic cell countLamenessMastitisAnimal scienceHerdBulk tankIce calvingMedicineHygieneVeterinary medicineBiologyLactationSurgeryPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to investigate associations of freestall design and cleanliness with cow lying behavior, hygiene, lameness, and risk of new high somatic cell count (SCC). Cows from 18 commercial freestall dairy herds (22 ± 15 cows/farm; mean ± SD) in Ontario, Canada, were enrolled in a longitudinal study. Four hundred focal cows that were <120 d in milk, had no mastitis treatment in the last 3 mo, and had an SCC <100,000 cells/mL at their most recent milk test were selected for the study. Data on SCC were collected through Dairy Herd Improvement Association milk testing (at ~5-wk intervals). Each farm was visited 5 ± 3 d (mean ± SD) after each milk test until 3 tests were completed (~105 d), for a total of 3 observation periods per cow. Elevated SCC was used as an indicator of subclinical mastitis. An incident of new high SCC was defined as a cow having SCC >200,000 cells/mL at the end of an observation period, when SCC was <100,000 cells/mL at the beginning of that period. Lying behavior was recorded for 6 d after each milk sampling, using electronic data loggers. Cows were scored during each period for lameness (5-point scale, with scores ≥3 = lame), body condition score (BCS; 5-point scale; 1 = thin to 5 = fat), and hygiene (4-point scale). Stall cleanliness was assessed during each period with a 1.20 × 1.65-m metal grid, containing 88 squares. The grid was centered between stall partitions of every tenth stall on each farm, and the squares containing visible urine or fecal matter (or both) were counted. Cow lying time averaged 10.9 ± 1.9 h/d. On average, cows with low BCS (≤2.5) spent 37 ± 16.6 min/d less time lying down than high-BCS cows (≥4.0). On average, cows tended to spend 36 ± 18.3 min/d more time lying down in deep-bedded versus mattress-based stalls. Mean proportion of soiled squares per stall was 20.1 ± 0.50%. Across farms, cow lying time decreased as the proportion of soiled squares per stall increased. A difference in daily lying time of ~80 more min/d was modeled for cows housed in barns with the cleanest stalls compared with those with the dirtiest stalls. Higher neck rail height [for every 1 SD (10 cm) increase] increased the odds (odds ratio = 1.5) of cows having a dirty upper leg-flank and udder. The odds of a cow having a dirty upper leg-flank, udder, and lower legs were 1.5, 2.0, and 1.9 times greater, respectively, for cows housed with dirtier stalls. Also, cows housed on farms with dirtier stalls had 1.3 times greater odds of being lame at the time of observation. Over the study period, 50 new high-SCC cases were detected, resulting in an incidence rate of 0.45 cases of new high SCC per cow-year at risk. No measured factors were detected to be associated with risk of a new high SCC. Overall, our results confirm that cows lie down longer in cleaner and more comfortable environments. Further, these results highlight the need for improved stall cleanliness to optimize lying time and potentially reduce lameness.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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