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Enregistrement W3168230482 · doi:10.3168/jds.2020-18663

A survey of dairy goat kid-rearing practices on Canadian farms and their associations with self-reported farm performance

2021· article· en· W3168230482 sur OpenAlexafffundabout
Stéphanie Bélanger-Naud, Dany Cinq-Mars, Carl Julien, Julie Arsenault, Sébastien Buczinski, J Lévesque, E. Vasseur

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre de Recherche en Sciences Animales de DeschambaultUniversité LavalMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésColostrumHerdWeaningUdderAnimal husbandryAnimal scienceBiologyAgricultureAgricultural scienceDemographyMastitis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although future production of dairy goats is influenced by kid-rearing practices, little is known regarding which practices maximize kid growth, welfare, and future production success. The objectives of this survey study were to (1) identify common rearing practices of Canadian commercial dairy goat farms and evaluate their associations with 6 farm performance indicators and (2) determine if farms could be grouped by management style on the basis of the 6 performance indicators and compare rearing practices common across the different groups. A survey was sent by post or electronic media to reach dairy goat producers across Canada. The questionnaire contained 70 questions on the following areas of kid rearing: kidding management, care of newborn, colostrum management, milk and solid feeding in the preweaning period, health management, disbudding, housing conditions, weaning strategies, record keeping and growth monitoring, and farm performance data. Performance indicators, calculated on self-reported data, were 305-d milk production, preweaning mortality rate, diarrhea and respiratory disease prevalence, average daily gain from birth to weaning, herd milk production, and replacement rate. A total of 175 questionnaires were returned. After applying inclusion criteria, including herd size (≥40 goats) and completeness of surveys, 104 respondents from Ontario (n = 72, 69%), Québec (n = 23, 22%), and the Western provinces (n = 9, 9%) were retained for analysis, representing 29% of all Canadian producers. Farm sizes ranged from 42 to 2,500 (median = 190) goats. A large amount of variation in rearing practices and farm performance was found between farms. Colostrum and milk feeding management were found to be associated with all performance indicators except for kid respiratory disease prevalence, with timing of colostrum delivery and feeding method accounting for most the associations within each of the 2 areas. Replacement rate was mostly affected by whether or not kids were reared with their dam. Herds surveyed in the study could successfully be divided into 3 distinct groups (production-focused, longevity-focused, and low performance), representing different management styles on the basis of farm self-reported performance levels. Rearing practices found to be associated with higher farm performance could be targeted by advisory services to help improve management practices on Canadian dairy goat farms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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