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Enregistrement W4388536165 · doi:10.3168/jds.2023-24063

Flexible feeding: Dairy cow personality affects changes in feeding behavior and milk production under feed competition conditions

2023· article· en· W4388536165 sur OpenAlexafffund
A.J. Schwanke, Heather W. Neave, G.B. Penner, Renée Bergeron, T.J. DeVries

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Agri-Food Innovation AllianceOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsCanada Foundation for InnovationOntario Research FoundationCanada First Research Excellence FundUniversity of Guelph
Mots-clésPersonalityCompetition (biology)TraitBig Five personality traitsVariance (accounting)Analysis of varianceProduction (economics)Animal scienceBiologyPsychologyMathematicsStatisticsSocial psychologyEcologyEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to determine the effect of individual cow personality traits on feeding behavior and production under low levels of feeding competition, and to determine whether personality traits influence how feeding behavior changes in response to greater feeding competition. Forty-two Holstein cows were assigned to 1 automated feed bin per cow (low competition condition) from 15 to 28 d in milk (DIM; period 1, P1), and 2 feed bins per 3 cows (higher competition condition) from 63 to 76 DIM (period 2, P2). A total mixed ration (TMR) was fed into the automated feed bins which recorded each feed bin visit time, duration, and intake. Cow personality traits were assessed at 21 DIM during P1 and at 70 DIM during P2 using a combined arena test, measuring behavioral responses to a novel environment, novel object, and novel human. Principal components analysis of behaviors observed during the P1 combined arena test revealed 1 factor (interpreted as active-explorative) from the novel environment test explaining 51% of the variance, and 3 factors (interpreted as fearfulness, active-explorative, and sociability toward conspecifics) from each of the novel object (76% cumulative variance) and human (75% cumulative variance) tests. The principal components analysis of behaviors observed during the P2 combined arena test revealed 2 factors jointly from the environment, object, and human tests (interpreted as fearfulness and active-explorative) that together explained 68% of the variance. Fearfulness and active-explorative trait scores were correlated across P1 and P2, indicating stability of personality over a challenging period and advancing DIM. In P2 when competition for feed was increased at greater stage of lactation, the more active-explorative cows appeared to make few alterations to their feeding behavior, yet still maintained their milk yield, compared with lower competition in P1. In contrast, cows who were more fearful increased their feed bin visits from P1 to P2, and less fearful cows increased their eating rate, without increased milk production, despite advanced lactation. Overall, the results indicate that cows of different personalities adopt different feeding strategies in response to a change in their environment, and may benefit from tailored management during challenging periods.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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