Tail chalk improved detection of true estrus alerts from an automated activity monitor system in a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to assess how two estrus detection tools, an automated activity monitor (AAM) and tail chalk (TC), were associated with true estrus events in lactating Holstein cows. Cows with days in milk ≥5 were monitored twice daily for estrus alerts, identified by the AAM and a TC score of 3 (<50 % of chalk remaining). Transrectal ultrasonography was performed on the day of alert to confirm estrus (cows with a follicle ≥10 mm and corpus luteum ≤24 mm). For AAM-identified events, peak activity and duration of estrus were measured. Mixed logistic and linear regression models were used to assess associations for dichotomous and continuous outcomes, respectively. A total of 1714 events were recorded, of which 1098 from 371 cows were considered in true estrus (AAM only: n = 629; TC only: n = 86; AAM + TC: n = 383). Cows with both AAM and TC alerts had higher odds of true estrus compared to those with only AAM alerts (OR = 4.24; 95 %CI = 3.05-5.87) or only TC alerts (OR = 17.70; 95 %CI = 11.90-26.34). Cows having AAM and TC alert had greater peak activity index (AAM only = 221.64 ± 7.07; AAM + TC = 323.89 ± 9.13) and longer duration of estrus (AAM only = 8.37 ± 0.27 h; AAM + TC = 13.17 ± 0.33 h) compared to cows with AAM alerts only. In conclusion, TC could be used as a marker of high-intensity estrus and, when combined with an AAM, improves identification of true estrus in dairy cows.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».