Effects of group size on agonistic interactions in dairy cows: a descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
Group-housed cattle may engage in agonistic interactions over resources such as feed, which can negatively affect aspects of welfare. Little is known about how contextual factors such as group size influence agonistic behaviour. We explored the frequency of agonistic interactions at the feeder when cattle were housed in different-sized groups. We also explored the consistency of the directionality of agonistic interactions in dyads and of the number of agonistic interactions initiated by individuals across the group sizes. Four replicates of 50 cows each were assessed in two group-size phases. In Phase 1, cows were kept in one group of 50. In Phase 2, these same cows were divided into five groups of 10, maintaining stocking density (i.e., ratio of animals to lying stalls and feed bunk spaces). We measured agonistic replacements (i.e., interactions that result in one cow leaving the feed bin and another taking her place) at an electronic feeder using a validated algorithm. We used these data from Phase 1 to calculate individual Elo-ratings (a type of dominance score). Cows were then categorised into five dominance categories based upon these ratings. To ensure a consistent Elo-rating distribution between phases, two cows from each dominance category were randomly assigned to each small group of 10 cows. The mean ± SE number of replacements per cow was similar regardless of whether the cows were housed in groups of 50 (34.1 ± 2.4) or 10 (31.1 ± 4.5), although the groups of 10 were more variable. Further, 81.6 ± 7.7% (mean ± SD) of dyads had the same directionality across group sizes (i.e., the same individual won the majority of interactions in the dyad) and individuals were moderately consistent in the number of replacements they initiated (intraclass correlation coefficient = 0.62 ± 0.11; mean ± SD). These results indicate that the relationship between group size and agonistic behaviour is complex; we discuss these challenges and suggest new avenues for further research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».