Economic impact of digital dermatitis, foot rot, and bovine respiratory disease in feedlot cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Digital dermatitis (DD) has emerged in North American feedlots, although production and economic impacts are not fully understood. Objectives of this study were to: (1) estimate the economic impact of a single case of DD, foot rot (FR), and bovine respiratory disease (BRD) in feedlot cattle and (2) determine its impact on average daily gain (ADG). Feedlot cattle health and production records were available from two feedlots for a 3-yr interval. The dataset consisted of 77,115 animal records, with 19.3% (14,900) diagnosed with a disease. Diseased animals were categorized into five groups: DD, FR, BRD, other diseases (OT), and two or more diseases (TM), with a treatment cumulative incidence of 6.0%, 59.1%, 10.7%, 12.7%, and 11.5%, respectively. FR was the disease with the highest cumulative incidence in both heifers and steers (58.8% and 59.6%, respectively). Of all fall-placed cattle diagnosed with any disease, 48.1% of the cases were FR. DD affected the partial budget in five out of the eight groups of cattle, with the highest impact of DD seen in grass yearling heifers and grass yearling steers: $-98 and $-96 CAD, respectively, relative to their healthier counterparts. Healthy cattle had a significantly higher ADG when compared with DD cattle in five of the eight categories, ranging from 0.11 kg/d in winter-placed heifers to 0.17 kg/d in fall-placed steers. In the economic analysis, it was concluded that on an individual animal basis, BRD was the most impactful of all analyzed diseases, whereas DD was second, marking the importance of controlling and mitigating this foot condition. Identifying differential effects of diseases on a partial budget analysis and ADG of the types of cattle stratified by sex enables feedlot producers to focus control and mitigation strategies on specific groups.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».