Milking time behavior of dairy cows in a free-flow automated milking system
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this preliminary observational study was to determine milking time behavior of cows in a free-flow automated (robotic) milking system (AMS) and identify potential factors that influenced the time waiting to be milked. Milking time behavior of 40 cows from 1 pen on a commercial dairy farm with a free-flow AMS was evaluated using video analysis over 2 d. For each study cow, data were assessed for waiting time to access the milking robot, the use of the fetch pen, robot refusals, and their lying behavior. On average, cows visited the robot to wait to be milked 6 times per day, for 15 min per visit, for a total daily waiting time of 88 min per cow (range 5 to 322 min). Daily waiting time was longer for primiparous cows and decreased with increasing days in milk, but this effect interacted with parity. Daily waiting time and number of visits to the robot were associated with voluntary use of the fetch pen. Furthermore, cows with long daily waiting times had shorter daily lying times compared with cows with short daily waiting times (9.5 vs. 11.1 h/d). It is possible that factors related to the design and layout of the AMS entry and fetch pen had an effect on waiting behavior. We inferred that adoption of grouping strategies intended to reduce competitive behavior, especially toward primiparous cows, could improve milking time behavior in a free-flow AMS. This preliminary observational data from a single herd highlights the need to confirm the findings across multiple AMS herds, both with free-flow and guided-flow systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».