Behavioral changes to detect estrus using ear-sensor accelerometer compared to in-line milk progesterone in a commercial dairy herd
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The first objective of this study was to compare behavioral and ear temperature changes using accelerometer ear tags (CowManager system; Sensor) during the declining progesterone (P 4 ) phase (expected estrus) and the luteal phase determined using in-line milk P 4 analysis (Herd Navigator system; HNS). The second objective was to evaluate the accuracy of each Sensor metric to detect estrus compared to HNS in a commercial dairy herd. Forty-six cows (23 young [1 to 2 lactations] and 23 mature [3 to 6 lactations]) at 20 days in milk (DIM) were fitted with Sensor tags, and P 4 profiles measured via HNS until 90 DIM. Sensor metrics analyzed were Resting, Ruminating, Eating, Active, High-Active, and ear temperature (Etemp). The day of milk P 4 decline below the 5 ng/mL threshold in the HNS was designated as d -1 (LSM ± SEM; 3.42 ± 0.08 ng/mL) and the day of expected estrus as d 0. Significant increases (LSM ± SEM) were observed at d 0 in Active (5.01 ± 0.14 min/h) and High-Active (8.70 ± 0.25 min/h) behavior responses as well as in Etemp (29.45 ± 0.08°C) compared with the luteal phase (Active: 4.46 ± 0.13 min/h; High-Active: 6.40 ± 0.22 min/h and Etemp: 28.69 ± 0.08°C). The greatest estrus detection accuracy (Youden Index [J: performance]) single metric was achieved using Etemp (0.24 J) followed by Resting (0.20 J) and High-Active (0.17 J) in all cows. Greater accuracy was observed in Young cows (Etemp: 0.44 J; Resting: 0.33 J; and High-Active: 0.25 J) than in Mature cows (Etemp: 0.09 J; Resting: 0.12 J; and High-Active: 0.13 J). Similarly, accuracy was greater when only healthy cows (cows with no postpartum health events) were compared (Etemp: 0.33 J; Resting: 0.31 J; High-Active: 0.20 J) to unhealthy cows (Etemp: 0.11 J; Resting: 0.02 J; High-Active: 0.02 J). The combination of behavior and Etemp metrics optimized the estrus detection accuracy in all the cows (0.30 J), Young (0.46 J), Mature (0.26 J), Healthy (0.45 J), and Unhealthy (0.11 J) cows compared to a single metric approach. Age and postpartum health affected the estrus detection accuracy using Sensor tags.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle