Exploring herd-level perinatal calf mortality risk factors in eastern Canadian dairy farms
Notice bibliographique
Résumé
This closed cohort study aimed to identify the associations between dairy calf management practices and herd-level perinatal calf mortality risk. From February 2020 to June 2021, predominantly Holstein dairy farms in Québec (n = 1,832) and New Brunswick (n = 52), Canada, that were registered in the dairy herd improvement program were visited once. A questionnaire covering all aspects of precalving, calving, and colostrum management was administered. Data regarding perinatal mortality were retrieved from the dairy herd improvement program database for each farm for 2021. Perinatal mortality was calculated for each farm as the proportion of calves dead at birth or dying within 24 h after birth. A multivariable negative binomial model was used to assess herd-level factors associated with the risk of perinatal mortality. The final model included the lying surface in the calving area, the typical time to first colostrum intake, typical cow-calf contact time, the proportion of males born, the proportion of assisted calvings, and herd size. Herd-level perinatal mortality risk ranged from 0% to 38.1% (mean ± SE = 7.6% ± 0.1%). A greater proportion of males born, a higher proportion of assisted calvings, and delayed colostrum feeding were associated with increased herd-level perinatal mortality. Factors associated with a decreased herd-level perinatal mortality risk were having a typical cow-calf contact time between 7 and 12 h after calving compared with reduced cow-calf contact time, soft lying surfaces in the calving area compared with concrete and mat-lying surfaces, and an increased number of calvings per year. Our results show that although some of the significant risk factors are not well understood (i.e., calving area lying surface, typical cow-calf contact time), Canadian farmers could focus on the factors under their control (i.e., time to first colostrum feeding, proportion of difficult calvings, males born, and calvings per year) to reduce the risk of perinatal mortality. Future work should focus on qualitative research to understand the dairy farmer motivations and limitations to implementing practices identified in this and other studies to reduce perinatal mortality.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».