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Enregistrement W4410799761 · doi:10.3168/jds.2024-26191

Early-life management practices and their association with dairy herd longevity, productivity, and profitability

2025· article· en· W4410799761 sur OpenAlexafffundabout
Gabriel Machado Dallago, D. Warner, E. Vasseur

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensSte. Anne's HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNovalaitDairy Farmers of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésLongevityProfitability indexProductivityHerdAgricultural scienceAssociation (psychology)BiologyAnimal scienceBusinessEconomicsPsychologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although improving the management of lactating cows to reduce health and reproductive issues can enhance cow longevity, the long-term effects of early-life management practices are less understood. The objectives of this study were to characterize dairy farms based on their early-life management practices and analyze their associations with herd longevity, productivity, and profitability. In this cross-sectional observational study, early-life management practices regarding colostrum feeding, milk feeding, solid feed and weaning, and housing were collected from 1,658 dairy farms in Québec, Canada, using a questionnaire between February 2020 and February 2021. Length of productive life and the percentage of cows in their third or greater lactation, estimated from DHI testing data, were used as herd longevity indicators, whereas lifetime cumulative ECM production and lifetime cumulative milk value, also derived from DHI records, served as indicators of productivity and profitability, respectively. Cluster analysis was performed to characterize farms based on their early-life management practices. Cluster stability assessment was used to determine the best clustering algorithm and number of clusters. Associations between herd longevity, productivity, profitability, and early-life management practices were assessed using multivariate linear regression models. Due to missing data (ranging from 0.1% to 15.4% across variables), multiple imputation was employed, and significant practices were identified by iteratively applying likelihood ratio tests (α < 0.05) across the imputed datasets. Two clusters were identified and denominated as traditionally or modernly managed farms. The traditionally managed farms cluster (n = 600; 36.2%) was characterized by feeding nonpasteurized or nonacidified milk (whole or waste) with individual buckets, not measuring the concentration of IgG in the colostrum, and housing calves individually. Modernly managed farms (n = 1,058; 63.8%) were characterized by feeding calves powdered milk replacer through automated systems and group housing calves both before and after weaning. Practices adopted by traditionally managed farms were associated with increased longevity but lower productivity and profitability, whereas practices adopted by modernly managed farms were associated with lower longevity but increased productivity and profitability. Our results highlight that early-life management practices are linked with herd longevity, productivity, and profitability, but further research is needed to understand the underlying factors contributing to these associations and to guide dairy farmers in making informed management 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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