Milk production, mortality, and economic parameters in the context of heat-stressed dairy cattle
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As climate change progresses, higher temperatures and longer periods of extreme weather are likely to increasingly impact the production and health of dairy cattle, in turn affecting farm-level profits and economic decision-making. This review identifies and summarizes the currently available research on the effect of climate-related heat stress or heat stress mitigation measures on milk yield, mortality, and economic parameters on dairy farms. A scoping review approach was adopted to map the volume, range, and characteristics of the existing body of evidence and to identify research gaps. Through a comprehensive search, 286 studies published between 2010 and 2020 were identified and underwent data extraction and analysis. These studies were conducted in 46 countries, and encompassed both research and non-research herds as well as simulation models. The Temperature-Humidity Index (THI) was the most common indicator of heat stress, although a range of atmospheric, physiological, and descriptive indicators were used. Three-quarters of these studies examined at least one heat stress mitigation strategy, such as genetic manipulations, mechanical interventions, and diet manipulation. Approximately 97% of studies evaluated the impact of heat stress on milk yield, and 10% of studies examined at least one economic parameter. Research gaps exist in the analysis of economic parameters related to heat stress in dairy cattle. Given the urgent and increasing nature of climate challenges, additional economic analyses of the effects of heat stress in dairy cattle are needed to inform production and animal health decisions in a rapidly changing environment.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».