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Enregistrement W3193484299 · doi:10.3168/jds.2021-20424

Behavioral changes in dairy cows with metritis in seasonal calving pasture-based dairy system

2021· article· en· W3193484299 sur OpenAlexfundno aff
Rodrigo Held-Montaldo, Daniel Cartes, Pilar Sepúlveda-Varas

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondo Nacional de Desarrollo Científico y TecnológicoUniversidad Austral de ChileUniversity of British Columbia
Mots-clésIce calvingMetritisAnimal scienceHeat indexRuminationHeat stressEnvironmental scienceBiologyLactationPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aims of this study were to determine changes in lying and rumination behavior of transition dairy cows that were healthy or affected by metritis during the autumn and spring calving season in a temperate climate and determine the effect of some weather variables (precipitation and heat stress) on these behaviors. A total of 103 multiparous cows were monitored during the autumn (February to April) and spring calving season (July to October) from 10 d before to 10 d after calving. Cows were chosen retrospectively by diagnosis of metritis [autumn season, (n = 11); spring season, (n = 13)] or as healthy [autumn season, (n = 25); spring season, (n = 25)] based on vaginal discharge characteristics evaluated during the first 10 days in milk. In all animals, electronic data loggers recorded lying (Hobo Pendant G Acceleration, Onset Computer Corp.) and rumination behavior (Hi-Tag rumination monitoring system, SCR Engineers Ltd.) during the study period. We included precipitation level (>1 mm/d = with rain, and ≤1 mm/d = without rain) and heat stress [no heat stress = temperature-humidity index (THI) < 68 vs. heat stress = THI ≥ 68] as weather factors that may have affected lying and rumination behavior during the spring and autumn season in a temperate climate, respectively. Metritis during the spring calving season was associated only with longer lying times (≥1.3 h/d) after calving. During the autumn calving season cows with metritis lay down longer the day of calving (~2.1 h/d) and had fewer lying bouts of longer duration during the prepartum period compared with healthy cows. Rumination time did not differ by health status during the spring calving season, whereas cows with metritis during autumn ruminated 30, 21, and 24 min/d less than healthy cows during the prepartum, calving, and postpartum period, respectively. Precipitation and heat stress were associated with decreased daily lying and rumination time in sick cows. Our results indicate that differences in lying and rumination behavior depended on the metritis status, and support the idea that weather factors such as rainfall or heat stress requires to be considered in analyses of transition cow behavior in seasonal calving pasture-based dairy systems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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