Dairy producers' awareness, perceptions, and barriers to early detection and treatment of lameness on dairy farms: A qualitative focus group study
Notice bibliographique
Résumé
Lameness is a common and painful condition, making it an important issue in the dairy industry. Whereas moderate and severe cases of lameness are likely to be noticed and dealt with by most dairy producers, mild cases are often overlooked. The barriers to implementing best management practices (BMP) to detect lameness are unknown. The objectives of this study were to understand awareness, perceptions, and barriers to implementation of established BMP for early detection and treatment of lameness of participant dairy farmers. In total, 35 dairy farmers from 2 regions of Ontario (southwestern [n = 3] and eastern [n = 3]) participated in 6 focus groups. Four themes were identified from the transcribed data: (1) perception and rationalization of lameness, (2) reconciling perceived effects and the ability to effect improvement, (3) assessment strategies, and (4) mild lameness detection challenges. Participants viewed the detection of lameness to be the responsibility of producers (i.e., themselves) and often disagreed with external assessors regarding the prevalence of lameness in their herds. They were unsure what the appropriate treatment was for mild lameness and questioned whether it had significant economic effects on their farms. Lameness assessments by producers occurred informally as participants performed other routine tasks. Some participants also reported using the interval between milkings in automatic milking systems as the primary lameness assessment method. Lack of training for employees and themselves, busy daily schedules, and continuously seeing the same cows were raised as important challenges to the detection of mild lameness. Our results suggest that participants viewed mild lameness detection and treatment a low priority with uncertain benefit. Greater recognition by dairy producers of the importance of early identification of lameness and improved access to effective treatment protocols will be needed to advance implementation of BMP for detection and treatment of nonsevere lameness.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».