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Enregistrement W4214942759 · doi:10.3168/jdsc.2021-0153

Case-control study of behavior data from automated milk feeders in healthy or diseased dairy calves

2022· article· en· W4214942759 sur OpenAlexafffundabout
Jannelle Morrison, Charlotte B. Winder, Catalina Medrano-Galarza, Pauline Denis, Derek B. Haley, S.J. LeBlanc, J.H.C. Costa, M.A. Steele, D.L. Renaud

Notice bibliographique

RevueJDS Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésDisease controlAnimal scienceDiseaseDairy cattleDairy industryAllowance (engineering)BiologyBovine respiratory diseaseMedicineVeterinary medicineBiotechnologyFood scienceInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Group housing of preweaning dairy calves is increasing in popularity throughout the dairy industry. However, it can be more difficult to individually monitor calves to identify disease in these group systems. Automated milk feeders (AMF) not only provide producers with the opportunity to increase the milk allowance offered to preweaning calves but they can also monitor individual feeding behaviors that could identify calves at increased risk of disease. The objective of this retrospective case-control study was to determine how feeding behaviors change in preweaning calves leading up to and during a disease bout. This study was conducted between fall 2015 and fall 2016 on 2 commercial dairy farms in Ontario, Canada. Producers' treatment records for respiratory or enteric illness were used to identify cases. Control calves were selected from calves not treated for disease and matched on the days on the AMF. Both farms housed calves in dynamic groups of 9 to 11 calves with an AMF and fed milk replacer. Differences in feeding behaviors, including milk consumption, drinking speed, rewarded visits, unrewarded visits, and total visits to the AMF per day, were analyzed by mixed models accounting for repeated measures. Data were analyzed for the 7 d before, the day of, and 7 d after treatment. A total of 28 cases and 28 control calves (n = 56) were analyzed. Calves with disease consumed significantly less milk than their healthy counterparts, beginning 5 d before disease and until 3 d after disease detection. Sick calves had fewer unrewarded visits starting 3 d before until 2 d after illness detection. Sick calves drank significantly more slowly starting 4 d before illness detection until the day after illness detection compared with healthy controls. No differences were found between cases and controls for rewarded visits. Calves on a high plane of milk nutrition significantly alter feeding behaviors before illness detection. Data from AMF on feeding behaviors may help to detect disease earlier in preweaning dairy calves.

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)0,003
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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,279
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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