Calf management and welfare in the Canadian and US dairy industries: Where do we go from here?
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this narrative review was to compare the results of the 2015 Canadian National Dairy Study and the 2014 US National Animal Health Monitoring System (NAHMS) Dairy Studies, with a specific focus on calf management and welfare, and to interpret these findings within more recent calf health research to describe where we need to go next in the North American dairy industry. Situating results of periodic national studies within the context of past and recent research provides an opportunity to gauge adoption of recommendations and best practices and to help identify persistent and new challenges that the industry is wrestling with to help guide research needs. Through this review of the 2 national studies, we identified several strengths of the Canadian and US dairy industries. In each area of calf health management, improvements relative to previous NAHMS studies and the published literature have been found in the level of mortality, amount of colostrum fed, housing, and the number of producers using pain control for disbudding and dehorning. There were, however, some areas that present clear opportunities for improvement. Specifically, although mortality levels have improved, a large number of calves die at birth, within the first 48 h of life, and during the preweaning period. To improve the health of calves in early life, producers could look at feeding high-quality colostrum at 10% of body weight in the first feeding, as well as feeding a larger amount of milk during the preweaning period. The barriers to making these management changes and improving overall calf health need to be identified in future studies. The majority of preweaning calves in Canada and the United States are housed in individual housing. This represents a clear opportunity for improvement because recent research has identified the positive aspects of group housing. Finally, with respect to pain control, improvements are needed (particularly in the United States) to ensure that pain management is provided when disbudding and dehorning calves. Although the science is clear on pain management, discussions with producers are needed to identify reasons for the lack of uptake.
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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 | 0,012 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».