A prospective longitudinal study of risk factors associated with cattle lameness in southern Alberta feedlots
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to determine the incidence proportion of lameness in feedlot cattle and the associated risk factors. Lameness was studied in two southern Alberta feedlots over a 2 yr period. The incidence proportion of lameness was 36.3% for all calves pulled for treatment. Risk factors associated (P < 0.0001) with increased lameness included body weight (BW), type of cattle, source, stocking density, percentage of forage in the diet, season, precipitation 1 d before diagnosis, and average temperature range 3 d prior to diagnosis. As BW (P < 0.001) increased, the odds of becoming lame also increased. Yearlings and Holsteins had greater (P < 0.001) incidence of lameness than respiratory disease. The odds of becoming lame decreased (P < 0.001) with increased pen density and percentage of forage in the diet. Lameness was greatest in spring (P < 0.001) with the odds of becoming lame being more likely (P < 0.001) with increased precipitation and temperature range (P < 0.001). Use of a multifactorial approach including animal, managerial, and environmental factors in a single analysis will improve our understanding of the risk of increased lameness and aid in development of strategies to reduce its incidence in feedlots.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».