The impact of commingling preconditioned calves on mortality, morbidity and performance in a feedlot
Notice bibliographique
Résumé
Bovine respiratory disease (BRD) is the most important disease in the North American beef industry, causing substantial economic losses due to morbidity and mortality, including treatments, reduced performance, and increased antimicrobial use. Preconditioning (PC) to mitigate BRD was proposed as early as 1967 and constitutes management practices that reduce stressors and optimize resilience through vaccination against bacterial and viral pathogens, optimized timing of dehorning, castration, best weaning strategy, and training calves to eat from a bunk and drink from a water source at least 45 d before transport to the feedlot. Despite proven profits for preconditioning of beef calves, PC hasn’t been established in the current beef industry. Besides the lack of premiums paid, there is also the question if commingling of PC and auction-derived (AD) calves in the feedlot can hamper PC calves’ expected growth and health advantages. Therefore, our objective was to evaluate the impact of optimally preconditioned calves on mortality, morbidity and average daily gain (ADG) during the first 40 days in the feedlot when PC calves where commingled with different proportions of AD calves (25, 50, 75%).
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».