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Enregistrement W4402541301 · doi:10.1093/jas/skae234.490

PSII-7 Development and assessment of a mobility scoring system for beef cattle

2024· article· en· W4402541301 sur OpenAlexaffabout
Paula Olivares Guzman, K. S. Schwartzkopf-Genswein, Danisa M. Bescucci, José Ortiz Guluarte, Hardeep Singh Ryait, Majid H. Mohajerani, Robert J. Sutherland, Joyce Van Donkersgoed

Notice bibliographique

RevueJournal of Animal Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeef cattleAnimal scienceBiologyEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Lameness is a disruption of normal gait due to infection, injury, or abnormal conformation, causing pain and discomfort. Several scoring systems have been developed to determine lameness severity; a key indicator in deciding if an animal is fit to withstand transport. However, most scoring systems were developed for dairy cattle and may not be suited for use in feedlot cattle due to the large genetic variation between beef breeds as well as the highly variable environment in which they are housed. Lack of consistency when scoring lameness and reduced ability to detect early lame cattle can result in poor animal welfare and increased costs. The objectives of this study were 1) to develop a mobility scoring system that aids in transport decisions for beef cattle, and 2) to determine observer repeatability using this scoring system. Over a 7-mo period, video cameras were placed in an alley to record the ambulation of individual cattle exiting the processing barn at 4 commercial feedlots in Southern Alberta. Cameras were set to record whole-body videos of cattle walking, running, or trotting. Five researchers trained to use this mobility scoring system, individually evaluated 174 cattle from the collected videos, for fitness for transport and the presence/absence of gait abnormalities: shortness of stride, stiffness (mild, moderate, or severe), limp (mild, moderate, or severe), hip hike, head dropped, head bob, arched back, non-weight bearing, or reluctance to move. The mobility scoring system used was a modified (NCBA and Zinpro) 4-point scale (0-3) for locomotion: 0) an animal with no gait abnormalities; 1) an animal with mild stiffness and shortness of stride; 2) an animal with difficulty taking some steps and one or more of the following: severe stiffness, limp favoring affected limb, limps with a head bob when walking but still bears weight; and 3) an animal reluctant or unable to move, bearing little or no weight on affected limb, the head of the animal is dropped and back arched with pronounced head bob and severe limp detected, or incoordination. Fitness for transport was scored as fit, compromised, or unfit according to the humane transportation guidelines of the Canadian Food Inspection Agency. A kappa statistic was calculated to assess inter-observer reliability for both mobility and transport fitness scoring systems as well as gait abnormalities. The combined mobility scores had substantial agreement between observers (Κ = 0.63; P < 0.001). Mobility score of 2 had the highest agreement among all variables (Κ = 0.88; P < 0.001), followed by head bob (Κ = 0.85; P < 0.001), and arched back (Κ = 0.76; P < 0.001). Results of this study will aid in the development of a mobility score that improves industry stakeholder agreement regarding lameness severity and transport loading decisions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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