MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406912145 · doi:10.1093/tas/txaf011

Validation of proximity loggers to record proximity events among beef bulls

2025· article· en· W4406912145 sur OpenAlexafffund
Vinicius A. Camargo, Edmond A. Pajor, Jennifer M. Pearson

Notice bibliographique

RevueTranslational Animal Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal Behavior and Welfare Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesAgriculture Funding Consortium
Mots-clésTelemetryFalse positive paradoxProximity sensorStatisticsMathematicsComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social behavior in cattle can be measured by how often and for how long they interact with each other. This information can be used to guide management decisions, identify sick animals, or model the spread of diseases. However, visual observation of proximity events is time-demanding and challenging, especially for rangeland cattle spread over a large area. Although proximity loggers can potentially overcome these challenges remotely, it is unknown how accurate these devices are in recording proximity events among beef bulls. The objectives of this study were: 1) to determine the accuracy of Lotek LiteTrack LR collars with built-in proximity loggers to identify proximity events among bulls and 2) to determine the accuracy of Lotek LiteTrack LR collars to identify proximity events between bulls wearing collars and bulls wearing the Lotek V7E 154D ear tag proximity transmitter. Collars were deployed in 12 bulls in 2021 (Experiment 1), and 10 bulls (5 collars and 5 ear tags) in 2023 (Experiment 2). Videos were recorded of bull behavior in both years to compare proximity observed to proximity recorded by the loggers. Sensitivity (Se), specificity (Sp), precision (Pr), and accuracy (Ac) were calculated after computing true positives (TP), false positives (FP), false negatives (FN), and true negatives (TN). The interquartile range method was used to detect outliers. As collars work as both a transmitter and receiver in Exp. 1, reciprocity was assessed by the Concordance Correlation Coefficient (CCC) as an indirect measure of reliability. In Exp. 1, most observations were TN (95.13%), followed by FN (4.11%), TP (0.70%), and FP (0.06%). A high Sp (median = 1.0; 95% CI = 1.0 to 1.0), Pr (1.00; 0.72 to 1.0), and Ac (0.96; 0.95 to 0.97), and low Se (0.10; 0.06 to 0.21) were observed. A high reciprocity agreement (0.93; 0.89 to 0.96) was also observed. Likewise, in Exp. 2 most observations were TN (85.05%), followed by FN (9.94%), TP (4.36%), and FP (0.65%), while high Sp (0.99; 0.99 to 1.0), Pr (0.89; 0.80 to 0.92), and Ac (0.95; 0.81 to 0.95), and low Se (0.35; 0.24 to 0.61) was observed. The Pr of two loggers in Exp. 1 and Pr and Ac of one logger in Exp. 2 were considered outliers. In conclusion, both proximity loggers demonstrated high precision, specificity, and accuracy but low sensitivity in recording proximity among beef bulls. Therefore, these characteristics should be considered when deciding whether to use these devices or not.

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)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTranslational Animal ScienceMême sujetAnimal Behavior and Welfare StudiesTravaux en français237 207