MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312047790 · doi:10.3168/jds.2022-22237

Methods for detecting heat stress in hutch-housed dairy calves in a continental climate

2022· article· en· W4312047790 sur OpenAlexaff
Bethany Dado-Senn, V. Ouellet, Valerie A. Lantigua, Jennifer M.C. Van Os, Jimena Laporta

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeat indexRelative humidityAnimal scienceHeat stressTemperate climateEnvironmental scienceDairy cattleLinear regressionRegression analysisBiologyVeterinary medicineEcologyMathematicsStatisticsMedicineMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dairy calves exposed to solar radiation, elevated ambient temperature, and humidity are at risk of impaired welfare and productivity. Initial detection of thermal discomfort requires determination of optimal heat stress indicators and thresholds. Such values have recently been established in calves in chronic, subtropical, and acute continental environments but not in continuous, temperate conditions. Herein, the objectives were to determine associations between animal-based and environmental heat stress indicators and establish environmental breakpoints for hutch-raised dairy calves during a continental summer. From June to August, dairy calves (n = 63; 14 to 42 d of age) were individually hutch-housed and managed according to the dairy standard operating procedures in Arlington, Wisconsin. Calf respiration rates (RR), rectal temperatures (RT), shaved or unshaved skin temperatures (ST), and hutch internal and external air speed were measured thrice weekly at 0700 and 1400 h after a 15 min hutch restriction. Environmental indices including dry bulb temperature (T db ), black globe temperature, and relative humidity were measured every 15 min, averaged hourly, and used to calculate temperature-humidity index (THI) using 8 different equations (THI 1–8 ). Correlation and linear regression models were used to determine relationships within and between animal-based and environmental indicators. Environmental breakpoints were established using segmented regression models to estimate THI and T db thresholds for abrupt changes in animal responses. There were strong, positive correlations between animal-based indicators and T db or THI 1–8 , with the strongest association observed between unshaved ST and T db (r = 0.80). The linear regression of animal-based indicators with the best fit included T db or T db plus relative humidity and air speed. The threshold at which RR and RT began to rise was at a THI of 69 for both or at a T db of 21.0 or 21.5°C, respectively. No threshold was established for ST. Together, these outcomes indicate that T db is an appropriate measurement to detect thermal discomfort for calves in a temperate summer climate and individual hutch housing. Monitoring of calves is warranted before ambient temperature reaches 21.0°C, corresponding to RR of 40 breaths per minute and RT of 38.5°C, to promote calf comfort and reduce the risk of hyperthermia-related welfare and productivity consequences.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Dairy ScienceMême sujetEffects of Environmental Stressors on LivestockTravaux en français237 207