Comparing thermal conditions inside and outside lactating dairy cattle barns in Canada
Notice bibliographique
Résumé
The health, longevity, and performance of dairy cattle can be adversely affected by heat stress. This study evaluated the in-barn condition [i.e., temperature, relative humidity, and resulting temperature-humidity index (THI)] at 9 dairy barns with various climates and farm design-management combinations. Hourly and daily indoor and outdoor conditions were compared at each farm, including both mechanically and naturally ventilated barns. On-site conditions were compared with on-farm outdoor conditions, meteorological stations up to 125 km away, and NASA Power data. Canadian dairy cattle face periods of extreme cold and periods of high THI, dependent on the regional climate and season. The northernmost location (53°N) experienced about 75% fewer hours of THI >68 compared with the southernmost location (42°N). Milking parlors had higher THI than the rest of the barn during milking times. The THI conditions inside dairy barns were well correlated with THI conditions measured outside the barns. Naturally ventilated barns with metal roofs and without sprinklers fit a linear relationship (hourly and daily means) with a slope <1, indicating that in-barn THI exceeded outdoor THI more at lower THI and reached equality at higher THI. Mechanically ventilated barns fit nonlinear relationships, which showed the in-barn THI exceeded outdoor THI more at lower THI (e.g., 55-65) and approached equality at higher THI. In-barn THI exceedance was greater in the evening and overnight due to factors such as decreased wind speed and latent heat retention. Eight regression equations were developed (4 hourly, 4 daily) to predict in-barn conditions based on outdoor conditions, considering different barn designs and management systems. Correlations between in-barn and outdoor THI were best when using the on-site weather data from the study, but publicly available weather data from stations within 50 km provided reasonable estimates. Climate stations 75 to 125 km away and NASA Power ensemble data gave poorer fit statistics. For studies involving many dairy barns, the use of NASA Power data with equations for estimating average in-barn conditions in a population is likely appropriate especially when public stations have incomplete data. Results from this study show the importance of adapting recommendation on heat stress to the barn design and guide the selection of appropriate weather data depending on the aim of the study.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».