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Enregistrement W4322485476 · doi:10.21423/aabppro20084367

Lameness in Dairy Cattle

2008· article· en· W4322485476 sur OpenAlexafffund
Daniel M. Weary, F.C. Flower, M.A.G. von Keyserlingk

Notice bibliographique

RevueAmerican Association of Bovine Practitioners Conference Proceedings · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDairy Farmers of CanadaAmerican Association of Bovine Practitioners
Mots-clésLamenessGaitDairy cattleUdderHoofPhysical medicine and rehabilitationClawMedicinePhysical therapyAnimal scienceMastitisBiologySurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews recent research on lameness in dairy cows, with special focus on our work at the University of British Columbia addressing the scientific assessment of impaired gait, and how such impairments can be prevented through improvements in housing. Subjective gait scores can vary considerably between observers, but the reliability of these scores can be much improved with training and the use of well-defined scoring criteria. Some variation in gait relates to hoof pathologies and pain, factors typically considered central to the problem of cattle lameness. However, many cows with impaired gait have no visible sole lesions, and vice versa, and treating lame cows with analgesics has a significant but minor effect on gait. Gait also varies with features of the cow not related to lameness (e.g. udder fill) and with features of the environment (e.g. walking surface). Most importantly, lameness (as evidenced by impaired gait) can be dramatically reduced through improvements in housing conditions, including access to pasture or to more comfortable free stalls.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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