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Enregistrement W4407064929 · doi:10.1016/j.prevetmed.2025.106441

Veal calves management in Québec, Canada: Part II. Association between passive immunity transfer at arrival and average daily gain

2025· article· en· W4407064929 sur OpenAlexaffabout
Abdelmonem Abdallah, David Francoz, Julie Berman, Simon Dufour, Sébastien Buczinski

Notice bibliographique

RevuePreventive Veterinary Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal health and immunology
Établissements canadiensUniversité de MontréalCegep de Saint Hyacinthe
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssociation (psychology)Animal sciencePassive immunityTransfer (computing)ImmunityBiologyPsychologyImmune systemComputer scienceImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The average daily gain (ADG) of veal calves is an important outcome to monitor for veal producers to maximize profitability. Transfer of passive immunity (TPI) is of paramount importance in dairy and beef calves. There is little information available that examine the relationship between TPI and ADG of veal calves in Québec. The objective of this study was to investigate the effect of arrival risk factors associated with lower ADG in milk and grain-fed veal calves in Québec. Between October 2017 and December 2018, a prospective cohort study was conducted on 59 batches of milk- and grain-fed veal calves in different geographic locations in Québec, Canada (n = 1729 calves). After arrival, thirty calves per batch were randomly sampled for estimating TPI using the Brix refractometer (serum threshold < 8.4 % for inadequate TPI). Throughout the production cycle, all health records of each batch of calves were extracted and used to quantify individual- and group-level risk factors. After the elaboration of a causal diagram using directed acyclic graphs, ADG was modelled through linear mixed models (LMMs) as function of categorical variables (individual inadequate TPI, arrival season, purchasing sites, and weights at purchase) and a continuous contextual variable (proportion of inadequate TPI in the batch). Also, the impact of morbidity (treated vs non treated) on ADG was investigated through linear regression model. Because performance and health data are typically underreported in commercial settings, data missingness was identified as a potential concern. Therefore, multiple imputation models were used. A total of 1084 calves had Brix % < 8.4 % giving a prevalence of 62.7 % of inadequate TPI. Individual calves with inadequate TPI gained 0.02 kg/d less than those with adequate TPI. Batch-level inadequate TPI prevalence was not associated with ADG difference in the sampled calves. Calves arriving to the facility during summer gained 80 g/d less than those arriving during fall. Calves treated at least once with antibiotic had lowered ADG by 7.2 kg throughout the production cycle compared to untreated calves. In conclusion, this study suggests that individual-level inadequate TPI assessed upon arrival in the facility, arrival season, and antibiotic treatments during the production cycle are associated with lowered ADG in veal calves.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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