Automated, longitudinal measures of drinking behavior provide insights into the social hierarchy in dairy cows
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
Dairy cows compete for feed and water access on commercial farms. In this study we used EloSteepness to assess the summed Elo winning probabilities (i.e., dominance) of 87 cows housed in a dynamic group and compared the resulting social hierarchies based on their steepness (i.e., the average degree of differences in winning probability between adjacently ranked individuals in the group, ranging from 0 to 1). We identified a hierarchy at the drinker with a steepness of 0.55 ± 0.02; whereas the hierarchy detected at the feeder during the same time period was 0.45 ± 0.02, indicating smaller dominance differences among cows when competing for feed compared with competing for water. Individual cows' winning probabilities at the feeder and drinker were moderately correlated (rs = 0.55), and cows at the lower and upper ends of the hierarchy showed good agreement. We compared the drinker hierarchy between hot (i.e., THI ≥ 72) and normal (i.e., THI <72) periods. The hierarchy steepness was similar in both hot (0.54 ± 0.03) and normal conditions (0.56 ± 0.03), and there was a strong correlation in cows' individual winning probabilities across these periods (rs = 0.87). Cows with higher winning probability visited the drinker less frequently (hot: rs = −0.40, normal: rs = −0.33) but had a higher average daily water intake (hot: rs = 0.38, normal: rs = 0.37). We also found evidence that individual cow's drinking times differ depending on their winning probability; cows with lower winning probability shifted their drinking times to before or after the visit peak after milking. Automatically identifying cows with consistently high or low winning probabilities using drinkers may help inform grouping decisions and water provision on farms.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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