Short-Term Effects of Heat Stress on Cow Behavior, Registered by Innovative Technologies and Blood Gas Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Heat stress (HS) is one of the key factors affecting an animal's immune system and productivity, as a result of a physiological reaction combined with environmental factors. This study examined the short-term effects of heat stress on cow behavior, as recorded by innovative technologies, and its impact on blood gas parameters, using 56 of the 1070 cows clinically evaluated during the second and subsequent lactations within the first 30 days postpartum. Throughout the experiment (from 4 June 2024 until 1 July 2024), cow behavior parameters (rumination time min/d. (RT), body temperature (°C), reticulorumen pH, water consumption (L/day), cow activity (h/day)) were monitored using specialized SmaXtec boluses and employing a blood gas analyzer (Siemens Healthineers, 1200 Courtneypark Dr E Mississauga, L5T 1P2, Canada). During the study period, the temperature-humidity index (THI), based on ambient temperature and humidity, was recorded and used to calculate THI and to categorize the data into four THI classes as follows: 1-THI 60-63 (4 June 2024-12 June 2024); 2-THI 65-69 (13 June 2024-18 June 2024); 3-THI 73-75 (19 June 2024-25 June 2024); and 4-THI 73-78 (26 June 2024-1 July 2024). The results showed that heat stress significantly reduced rumination time by up to 70% in cows within the highest THI class (73 to 78) and increased body temperature by 2%. It also caused a 12.6% decrease in partial carbon dioxide pressure (pCO2) and a 32% increase in partial oxygen pressure (pO2), also decreasing plasma sodium by 1.36% and potassium by 6%, while increasing chloride by 3%. The findings underscore the critical need for continuous monitoring, early detection, and proactive management to mitigate the adverse impacts of heat stress on dairy cow health and productivity. Recommendations include the use of advanced monitoring technologies and specific blood gas parameter tracking to detect the early signs of heat stress and implement more timely interventions.
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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 ».