Applications of Technology to Record Locomotion Measurements in Dairy Cows: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Lameness within the dairy industry is a concern because of its associated costs and welfare implications. Visual locomotion scoring has been commonly used for assessing cows' locomotion quality, but it can have low reliability and is relatively subjective compared to automated methods of assessing locomotion. Kinematic, kinetic, and accelerometric technologies can provide a greater number of more detailed outcome measurements than visual scoring. The objective of this systematic review was to determine outcome measurements, and the relationships between them, that have been recorded using kinematic, kinetic, and accelerometric technologies, as well as other approaches to evaluating cow locomotion. Following PRISMA guidelines, two databases were searched for studies published from January 2000 to June 2022. Thirty-seven articles were retained after undergoing a screening process involving a title and abstract evaluation, followed by a full-text assessment. Locomotion measurements recorded using these technologies often overlapped, but inconsistencies in the types of technology, the arrangement of equipment, the terminology, and the measurement-recording approaches made it difficult to compare locomotion measurements across studies. Additional research would contribute to a better understanding of how factors regarding the health, environment, and management of dairy cows affect aspects of locomotion, as recorded through the detailed, objective outcome measurements provided by these technologies.
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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 | 0,011 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».