Measurement of cow comfort during milking on different cluster removal settings through the use of leg-mounted accelerometers
Notice bibliographique
Résumé
Increasing levels of data are routinely collected on modern dairy farms. These include multiple variables measured by milking machine sensors and software and cow-attached sensor data, used predominantly for fertility and health monitoring. Following milking efficiency principles, including milking gently, quickly, and completely, there is utility in investigating how various milking machine settings affect gentleness of milking through a proxy measurement of cow comfort during milking. The use of leg-mounted accelerometers was investigated as a noninvasive labor-efficient means of estimating cow comfort on different automatic cluster remover (ACR) milk flow-rate switch-point settings. Accelerometer step count measurements during milking were collected from 37 cows divided into 2 groups allocated to either an ACR milk flow-rate switch-point setting of 0.2 kg/min or 0.8 kg/min for a 2-wk period and then crossed over to the other setting. Significantly more rear leg stepping occurred during daily milking (combined step count during a.m. and p.m. milkings) where the ACR activated at 0.2 kg/min (11.7 steps) compared with 0.8 kg/min (10.1 steps). Shorter milking interval between a.m. and p.m. milkings resulted in lower udder fill and reduced milk flow-rate. Under these lower udder fill conditions, rear leg movement, as an indicator of cow comfort, reduced when milk flow-rate switch-point for cluster removal increased from 0.2 kg/min (5.75 steps) to 0.8 kg/min (4.96 steps). There was no significant difference between stepping rates on both cluster removal settings during a.m. milkings. Similarly, no significant differences were noted in assessed postmilking teat condition, which was conducted after a.m. milking. The 0.2 kg/min setting extended total daily milking time by 70 s, resulting in lower mean flow-rates while producing similar milk yield. Higher vacuum levels at the teat-end were also recorded on this milking setting. This provides further incentive to consider cluster removal settings above 0.2 kg/min.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».