Relationships between method used for bedding processing and presence of mastitis and nonmastitis pathogens in ready-to-use recycled manure solids bedding on Midwest dairy farms
Notice bibliographique
Résumé
Field studies have examined how processing methods affect mastitis pathogen levels in ready-to-use (RTU) recycled manure solids (RMS), but few have assessed their impact on nonmastitis pathogens. This cross-sectional study investigated associations between RMS processing methods and (1) mastitis pathogen levels and (2) the presence of Mycobacterium avium subspecies paratuberculosis (MAP), Salmonella (SAL), and Campylobacter jejuni (CAMP) in RMS from Midwest dairy herds. Twenty-seven dairies in Minnesota and Wisconsin were recruited to represent various RMS processing methods: raw or green solids (GRN; n=6), drum composters (COM; n=3), anaerobic digesters (DIG; n=9), digesters with hot air dryers (DIG+DRY; n=6), digesters with infrared dryers (DIG-IR; n=1), and hot air dryers (DRY; n=2). Farms were visited once in summer 2021 to collect slurry and postprocessed RMS samples before and after each processing step. Samples were tested for MAP (culture and PCR confirmation), CAMP (culture), and SAL (culture). Ready-to-use RMS samples also underwent aerobic culture to determine counts of coliforms, Klebsiella spp., Streptococcus spp., Streptococcus spp. and Streptococcus -like organisms (SSLO), and Staphylococcus spp. (cfu/cm 3 , wet basis). For analysis, dairies were grouped into 4 system types: GRN (n = 6), DIG-only (n = 9), secondary processing only (SEC; DRY or COM; n=5), or DIG combined with SEC (DIG+SEC; n=7). Linear regression assessed associations between processing type and mastitis pathogen counts, and logistic regression evaluated MAP and SAL presence before and after processing. No CAMP was detected. Prevalence of MAP and SAL in raw slurry was high (MAP: 68% [17/25]; SAL: 80% [21/25]). Compared with GRN, DIG-only and SEC-only systems were associated with lower mastitis pathogen counts and reduction of MAP and SAL presence, though these pathogens were still identified in RTU RMS samples. The DIG+SEC systems showed the greatest reduction in mastitis pathogen counts, and MAP and SAL were not detected in RTU RMS. Our results suggest that combining DIG with a secondary processing method (e.g., COM, DRY, or IR) most effectively reduces mastitis and nonmastitis pathogens in RMS bedding.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».