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Enregistrement W4388154126 · doi:10.3168/jds.2023-23625

Condition of surplus dairy calves during marketing: A cross-sectional study

2023· article· en· W4388154126 sur OpenAlexaff
H.L. Maggard, Gregory Habing, D.L. Renaud, Kathryn L. Proudfoot, Zachary England, Ting‐Yu Cheng, Devon J. Wilson, M. J. Moran, Jessica A. Pempek

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and Agriculture
Mots-clésMedicineLivestockLogistic regressionCross-sectional studyDairy cattleVeterinary medicineAnimal scienceEnvironmental healthBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In North America, surplus dairy calves are sold soon after birth and often marketed through a third party (e.g., live auction, livestock dealer) before entering veal or dairy beef production. Previous work has demonstrated that a percentage of calves have failed transfer of passive immunity (FTPI) and clinical signs of disease on arrival at calf-raising facilities, but little is known regarding calf condition during marketing. The objectives of this cross-sectional study were to (1) estimate the prevalence of FTPI and poor health outcomes in surplus calves on arrival at livestock dealers, and (2) investigate the association between calf-level variables (body weight, sex, source) and health outcomes. Two livestock dealers in Ohio were visited 2 to 3 times per week, with approximately 28 calves enrolled in the study per visit for a total of 1,119 calves. One blood sample per calf was obtained to evaluate FTPI by measuring serum total protein concentrations (using a cutoff <5.1 g/dL). Calves were clinically evaluated for signs of arthritis, broken ribs or tail, dehydration, depression, diarrhea, fever, navel inflammation, and respiratory disease by 2 observers; health outcomes were dichotomized using clinically relevant cut points. Descriptive statistics were used to estimate the prevalence of calves with poor health outcomes. Multivariable logistic regression models were built to investigate the effect of body weight, sex, and source on health outcomes. Nineteen percent (206/1091) of calves had FTPI. Calves purchased from a third party were less likely to have FTPI compared with those purchased directly from the dairy farm (OR: 0.5; 95% CI: 0.3 to 0.8). Upon clinical examination, 69.2% (769/1112) of calves were considered dehydrated, 26.3% (293/1112) had navel inflammation, and 7.3% (82/1118) were depressed. Males were more likely than females to have navel inflammation (OR: 1.8; 95% CI: 1.2 to 2.7). This research highlights the opportunity for continued improvements in surplus calf care, including colostrum management, for female and male dairy calves. Strategies to mitigate dehydration and navel inflammation are also encouraged before calves enter veal or dairy beef production.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,329 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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