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Enregistrement W4281727241 · doi:10.3168/jds.2021-20651

Graduate Student Literature Review: What is known about the eliminative behaviors of dairy cattle?

2022· review· en· W4281727241 sur OpenAlexaff
J.M. Tonooka, E. Vasseur, M. Villettaz Robichaud

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDairy cattlePsychologyAffect (linguistics)Social psychologyAnimal scienceCommunicationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The eliminative behaviors of dairy cattle include frequencies and distribution over time and space for defecations and urinations, how the animal responds to cow-related and environmental factors by way of altered patterns of defecation and urination, and how an animal carries out and responds to its own acts of elimination. This review discusses the available literature to first define and describe eliminative behaviors of dairy cattle; what follows is a discussion on what can affect eliminative behaviors and methods for managing them. Information regarding these behaviors is sparse for dairy cattle and is largely centered around frequencies and distributions over the day. Relationships exist between eliminative behaviors and activity levels of the animals and activity levels of the people who manage them, suggesting that types of housing systems play a key role in mainly where and when eliminations occur. It also seems that individual animals vary in their elimination frequencies, in which case it may be interesting to determine what aspects of their individuality contribute to these differences. Although aspects of housing are intended to separate animals from their excreta, stalls or cubicles are not necessarily designed with cattle's natural eliminative behaviors in mind. Refining the timing of management routines and training of animals are some options in the next steps toward managing eliminative behaviors.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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