Dairy farmer income, working time, and antimicrobial use under different dry cow therapy protocols
Notice bibliographique
Résumé
Mastitis is one of the most common diseases of dairy cattle. It has a high impact on-farm economy, farmers' working time, and antimicrobial usage (AMU). Selective dry cow therapy (SDCT) is an effective means of reducing AMU without negatively affecting udder health. The objective of our study was to evaluate the impact of SDCT implementation on farmer income, working time, and AMU, using a bioeconomic model. A stochastic dairy simulation model (DairyHealthSim) based on a weekly model was used to simulate herd dynamics, reproduction, milk production, culling decisions, health outcomes, and the management of health events. A specific module was developed for the simulation of quarter-level IMI acquisition and elimination during the lactation and dry-off periods, and 25 different farm settings were defined to represent herds with various udder health situations. We then defined 20 scenarios of SDCT by combining both the use of different thresholds of SCC and milk bacteriology for treatment allocation and the use of internal teat sealant (ITS). All SDCT protocols had little effect on farmer income, and we identified some protocols with a positive farm gross margin (up to Can$15.83/dried cow; at time of writing, Can$1 = US$0.72). We also found that adding an ITS to all cows led to greater economic gain. The application of SDCT had little effect on farmers' working time, except when milk bacteriology was used for decision making. Antimicrobial treatment to all cows above 200,000 cells/mL at last control, with the use of ITS on all cows, seems a good choice in most dairy farms. These findings could be used to convince farmers to adopt this strategy at dry-off.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».