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Enregistrement W4412891811 · doi:10.3168/jds.2025-26883

Effect of training dairy heifers to an automated milking system before parturition on their adaptation and performance

2025· article· en· W4412891811 sur OpenAlexafffund
J.E. Brasier, Derek B. Haley, Renée Bergeron, T.J. DeVries

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEffects of Environmental Stressors on Livestock
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsOntario Agri-Food Innovation AllianceCanada First Research Excellence FundUniversity of Guelph
Mots-clésIce calvingMilkingAnimal scienceLactationRuminationDairy cattleAutomatic milkingMedicineBiologyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to determine how training dairy heifers (first-lactation cows before their first calving) on an automated milking system (AMS) before parturition affects their adaptation and performance when milked on the AMS. Thirty pregnant Holstein dairy heifers were enrolled in the study 23 ± 5.2 d (mean ± SD) before their expected calving date in dry cow pens located away from the AMS. Heifers were paired by expected calving date and allocated into 1 of 2 treatments within pair (16 pairs initially enrolled): control (CON; no training; n = 16 heifers completed) and training (TRN; this included exposure to AMS environment, concentrate, and mechanical arm and noises; n = 14 heifers completed). The TRN heifers were trained to the AMS over 4 d, 14 ± 5.1 d before their actual calving date, with 3 training sessions/d. All heifers calved in individual maternity pens and were then moved to the free-traffic AMS pen between 3 and 7 DIM to be milked by the AMS, with a fetch pen adjacent to the entrance of the AMS. Milking activity (visits, milkings), behavior (feeding, rumination), and production were recorded for the first 21 d on the AMS. Ease of entry was scored from 0 to 6 (0 = no assistance to 6 = heavy assistance), kicking from 0 to 3 (0 = no kicking to 3 = >2 kicking events), and milk letdown from 0 to 3 (0 = normal letdown to 3 = no letdown) for the first 6 milkings on the AMS across the first 2 d. Time spent around the AMS was recorded on d 1, 3, 7, 14, and 21 of milking on the AMS, and any time spent in the fetch pen was recorded for all 21 d. The TRN cows had a better (lower) ease of entry score (2.87 vs. 4.26) and milk letdown score (0.35 vs. 0.70) during the first 6 milkings. The TRN cows had more total visits to the AMS (6.1/d vs. 5.0/d), voluntary visits (5.6/d vs. 4.2/d), and voluntary milkings (2.6/d vs. 2.2/d) on the AMS across the 21-d period, compared with CON cows. The CON cows had more fetches (1.0/d vs. 0.8/d) to the AMS across the 21-d period and spent more time in the fetch pen (18.7 min/d vs. 14.6 min/d) compared with TRN cows. The improved adaptation for TRN cows may have contributed to a higher milk yield (32.8 kg/d vs. 30.6) compared with CON cows. Overall, these results demonstrate that training before calving improved adaptation and performance of cows milked on an AMS compared with cows without previous exposure to the AMS, and its concentrate and mechanics exposure within, before their first AMS milking.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,233 · 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'admission2
Résumé présentoui

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