328 Assessment of chronically ill or injured feedlot cattle populations at eight United States and nine Canadian feedlots and implications for cattle welfare
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cattle health management in the feedlot sector continues to evolve and improve cattle welfare by promoting an understanding of illness and injury to minimize their effects. Many papers have focused on treating individual ill or injured cattle in cattle feeding facilities. However, care, treatment, and outcomes for chronically ill or injured cattle (“chronic cattle”) have received little attention in the literature. The purpose of this descriptive study was to present demographics, diagnoses, and outcomes of chronic cattle in 17 feedlots in the U.S. and Canada and discuss potential risk factors and welfare implications. Individual chronic cattle information and treatment records from 17 feedlots (U.S.: 8; Canada: 9) over 7 yr (2014 – 2020) were retrospectively retrieved from a large feedlot consulting and data-management service (Feedlot Health Management Services, a division of TELUS Agriculture Solutions Inc.). Chronic cattle were defined as those that had spent time in a feedlot’s designated chronic pen. Descriptive results are presented as means ± standard deviations. U.S. feedlots averaged 31,280 ± 23,231 cattle/yr, had an average chronicity rate of 2.24 ± 2.42 % (median 1.53%), and contributed 52,709 chronic cattle to the dataset. Canadian feedlots averaged 21,913 ± 10,497 cattle/yr, had an average chronicity rate of 1.41 ± 0.82% (median 1.10%), and contributed 15,940 chronic cattle to the dataset. U.S. chronic cattle were sourced across all seasons primarily from auctions and ranches, had an average arrival weight of 163 ± 59 kg, and an average days on feed (DOF) of 362 ± 172 d. Canadian chronic cattle were primarily auction-sourced in the fall, weighed 272 ± 95 kg at arrival, and averaged 246 ± 141 DOF. Chronic cattle were treated at least once for respiratory issues (U.S.: 46.3%; Canada: 26.9%), bullers (U.S.: 34.5%; Canada: 5.8%), musculoskeletal issues (U.S.: 2.2%; Canada: 1.4%), lameness (U.S.: 1.7%; Canada: 28.1%), metabolic issues (U.S.: 0.5%; Canada: 4.5%), or other diagnoses (U.S.: 2.2%; Canada: 6.3%), with many cattle treated for multiple issues (U.S.: 12.5%; Canada: 27.0%). Outcomes for chronic cattle were shipped (U.S.: 73.1%; Canada: 52.5%), railed (U.S.: 8.1%; Canada: 20.7%), euthanized (U.S.: 0.7%; Canada: 9.9%) died unassisted (U.S.: 18.1%; Canada: 16.2%), or transferred (U.S.: < 0.1%; Canada: 0.8%). These results are some of the first to describe chronic cattle populations and present interesting trends for further analysis. For example, differences in buller and lameness rates could reflect actual differences but may be artifices of the dataset and feedlot definitions. Additionally, high marketed cattle rates (shipped and railed) indicate positive outcomes for most cattle, but variable mortality rates merit further scrutiny.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».