Use of fidget and drinking behaviour in combination with facial infrared thermography for diagnosis of bovine respiratory disease in a spontaneous model
Notice bibliographique
Résumé
Bovine respiratory disease (BRD) is a highly prevalent multi pathogen infectious disease (70-80%) in newly received feedlot cattle, causing significant economic losses and reduced animal welfare. Current BRD diagnosis involves stressful and invasive methods that can increase the incidence and transmission of BRD. An alternative is the use of an automated infrared thermography (IR) platform that can monitor facial temperature and behaviour traits to diagnose BRD in a non-invasive manner. The objective of this study was to investigate the use of fidget and drinking behaviours in conjunction with facial temperature as method of BRD diagnosis in beef calves. Sixty-five weaned calves (N = 65) were monitored over a 21-d period after 6 h transportation to predispose calves to BRD infection. Data collected from an automated IR platform placed at a water station included the number of IR frames during drinking (Fidget), number of drinking visits (Drinking bouts), total drinking duration, average drinking duration, average cheek temperature (AVG temp), and maximum orbital temperature (Max temp). Fidget, drinking behaviours, and IR were compared to a clinical score assessment based on respiratory, digestive, and lethargy signs (visual observation) and haematology analysis using a receiver operating characteristics curve analysis to identify the accuracy of each metric and combinations of metrics for BRD diagnosis. The greater accuracies observed were Fidget, Youden's index (J): 0.25 J), Drinking bout (0.28 J), and Total drinking duration (0.22 J). The average IR temperature accuracy resulted in 0.88 J and Max temp 0.77 J. Thirty-five combinations of drinking behaviour and facial IR metrics were evaluated to identify BRD calves. Optimum accuracy (100%) was achieved when combining Fidget, Drinking bout, Average drinking duration, AVG temp, and Max temp 1.00 J. Similar evaluations were performed at 48 and 24 h before d 0 using the most accurate Fidget, Drinking behaviour, and IR combination, resulting in 0.44 J 48 h prior to d 0 and 0.45 J 24 h prior to d 0. Combining fidget and drinking behaviour metrics increased the sensitivity to detect the onset of BRD infection and the specificity to discriminate true positive BRD calves from true negative BRD calves.
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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 ».