Associations between Feeding Behaviors Collected from an Automated Milk Feeder and Neonatal Calf Diarrhea in Group Housed Dairy Calves: A Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this case-control study was to determine if feeding behavior data collected from an automated milk feeder (AMF) could be used to predict neonatal calf diarrhea (NCD) in the days surrounding diagnosis in pre-weaned group housed dairy calves. Data were collected from two research farms in Ontario between 2017 and 2020 where calves fed using an AMF were health scored daily and feeding behavior data (milk intake (mL/d), drinking speed (mL/min), number of rewarded or unrewarded visits) was collected. Calves with NCD were pair matched to healthy controls (31 pairs) by farm, gender, and age at case diagnosis to assess for differences in feeding behavior between case and control calves. Calves were first diagnosed with NCD on day 0, and a NCD case was defined as calves with a fecal score of ≥2 for 2 consecutive days, where control calves remained healthy. Repeated measure mixed linear regression models were used to determine if there were differences between case and control calves in their daily AMF feeding behavior data in the days surrounding diagnosis of NCD (-3 to +5 days). Calves with NCD consumed less milk on day 0, day 1, day 3, day 4 and day 5 following diagnosis compared to control calves. Calves with NCD also had fewer rewarded visits to the AMF on day -1, and day 0 compared to control calves. However, while there was a NCD status x day interaction for unrewarded visits, there was only a tendency for differences between NCD and control calves on day 0. In this study, feeding behaviors were not clinically useful to make diagnosis of NCD due to insufficient diagnostic ability. However, feeding behaviors are a useful screening tool for producers to identify calves requiring further attention.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».