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Enregistrement W3112323338 · doi:10.3389/fvets.2020.597512

Rumen-Reticular Temperature During Estrus and Ovulation Using Automated Activity Monitors in Dairy Cows

2020· article· en· W3112323338 sur OpenAlexafffund
T.A. Burnett, Manveen Kaur, Liam Polsky, R.L.A. Cerri

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Dairy CommissionDairy Farmers of Canada
Mots-clésEstrous cycleOvulationAnimal scienceEndocrinologyRumenAndrologyInternal medicineArea under the curveDairy cattleReticular connective tissueChemistryMedicineBiologyAnatomyBiochemistryHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to determine changes in rumen-reticular temperature (RRT) at estrus or ovulation and determine if these changes are associated with the intensity of estrous expression. Cows were equipped with an automated activity monitor (AAM) and a rumen-reticular bolus thermometer. A total of 190 estrus episodes were used where physical activity data was recorded using the AAM and ovulation was determined via ultrasonography of the ovaries at alert and twice daily, for a maximum of 60 h. Estrous expression was assessed using the maximum activity and duration in which activity remained above the AAM threshold; both characteristics were categorized using the median. Temperature data was collected for the duration of estrus, as well as for the interval of time where ovulation was determined to occur. Three measures of temperature were calculated: (1) positive area under the curve (AUC), (2) maximum positive temperature change (PTC), (3) maximum negative temperature change (NTC) at estrus (AUC E / PTC E / NTC E ) and around ovulation (AUC O /PTC O / NTC O ). Both AUC and PTC were greater during estrus than around ovulation (2.7 ± 0.2 and 1.1 ± 0.3°C 2 for AUC E and AUC O ; 0.55 ± 0.03 and 0.26 ± 0.04°C for PTC E and PTC O , respectively). In contrast, NTC was lower around ovulation than estrus (−0.28 ± 0.05 and −0.60 ± 0.06°C for NTC E and NTC O ). Cows with greater estrous expression had greater AUC and PTC during estrus than around ovulation, but cows with lesser estrous expression had similar AUC and PTC. Increases in AUC [High THI (Temperature Humidity Index): High activity: 4.7 ± 0.5, Low activity: 1.5 ± 0.4; Low THI: High activity: 3.1 ± 0.2, Low activity: 1.4 ± 0.2 °C 2 ] and PTC (High THI: High activity: 0.79 ± 0.08, Low activity: 0.36 ± 0.07; Low THI: High activity: 0.60 ± 0.04, Low activity: 0.47 ± 0.04°C) associated with estrous expression were found to be greater on days with higher THI. Alerts created using standard deviations from the mean were unable to detect estrus or ovulation with acceptable precision. Further research is required to determine how changes in RRT can be used successfully to predict estrus and ovulation.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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