Retrospective Video Analysis of the Behavior of Periparturient Dairy Cattle
Notice bibliographique
Résumé
The impact of calving difficulty on the behavior of periparturient dairy cattle has not been reported. The objective of this study was to measure variables associated with difficulty of calving, and to identify the associations of parameters with periparturient behavior. Previously recorded videotapes of 23 cows on day -1, 0 and +1 relative to calving were analyzed. Data included frequency and duration of standing and lying behavior, calving difficulty score, duration of calving and calf body measurements. Calving difficulty was scored as: 0-unassisted, 1-easy pull, 2-hard pull. Video information was analyzed, interpreted and entered. Data were analyzed using logistic and linear regression with Statistix. Heifers were more likely to require assistance during calving (P<0.01). Male calves weighed significantly more than female calves (P<0.05). Cow standing and lying behavior differed on the day of calving. Pre-calving, heifers lie for 18 fewer minutes per lying bout compared to cows (37.1 ± 3.8 versus 55.1 ± 6.4 minutes per bout, P<0.02). Mean pre-calving lying time was also influenced by calving difficulty, as cows requiring assistance spent 15 minutes less lying down per bout (P<0.05). Post-calving, heifers lie for 13 minutes less per bout than cows (40.4 ± 3.1 versus 53. 7 ± 8.8, P=0.09). Cows taking longer to calve lie for fewer minutes each bout (P<0.02). Finally, dams that had hard pulls lie for 12.5 fewer minutes each bout (P=0.11). When mean lying bouts post-calving was analyzed, controlling for pre-calving mean lying time, only calving duration remained significant. Calving duration also positively influenced the number of post-calving lying bouts (P=0.05). Lying behaviour, both pre and post-calving, was the most significant measurement related to calving. Cows with longer calvings spent less time lying down after calving. Differences between lying time for cows and heifers merits further investigation. It is possible that this difference is related to the presence of pain, and that there are opportunities for pain management at calving.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».