Daily lying behaviour as an indicator of pregnancy toxemia in dairy goats
Notice bibliographique
Résumé
When clinical signs such as lethargy and immobility are noted, the prognosis for recovery from pregnancy toxemia is poor. These behavioural changes likely occur progressively, and could therefore be used as early indicators of illness. The aim was to evaluate the value of monitoring lying behaviour to identify illness. Daily lying time and lying bout frequency were calculated for 12 d before kidding on 10 commercial dairy goat farms in Ontario, Canada. Does were monitored for ketonemia (elevated blood β-Hydroxybutyrate, BHBA), a factor associated with pregnancy toxemia. Does were considered healthy (n=232) when BHBA < 0.9 mmol/L before and after kidding, and ketonemic (n=14) when BHBA ≥ 1.7 mmol/L before kidding. PROC GLIMMIX (SAS) models were used to assess the effect of health status on lying time and lying bout frequency, with litter size as a covariate. Results presented as mean ± SED (lying time) and mean and 95% CI (lying bout frequency). Ketonemic does lay longer than healthy does (15.5 vs. 12.8 h/d, SED=0.9; P=0.002). Lying time decreased near kidding, but compared to healthy does, ketonemic does continued to lie down longer on the day before kidding (16.0 vs. 13.2 h/d, SED=1.1; P=0.02) and on kidding day (13.0 vs. 9.8 h/d, SED=1.1; P=0.005). Does carrying triplets tended to have longer lying times by 1.0 h/d (SED=0.3; P=0.07). There was no difference in lying bout frequency between ketonemic and healthy does; all does increased the number of lying bouts between the day before kidding and kidding day (16.8 (15.8–17.8) vs. 20.5 (19.4–21.8) bout/d; P<0.0001)). In summary, ketonemic goats continued to lie down around kidding time, a period normally associated with increased restlessness. Behavioural differences were noted throughout the 12 d monitoring period suggesting that at-risk goats could be identified well in advance of kidding using lying time monitoring.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».