Facilities and housing, husbandry, and health management practices on Quebec dairy farms: A retrospective descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this retrospective descriptive study was to characterize housing and herd management practices of Quebec dairy farms. Pre-existent survey data (housing, husbandry, and herd health; 36 questions) collected in person by Lactanet technicians (n = 116; March 2020 to February 2021) from 1,965 herds were used. Results were segregated by facility type (freestall [FS] vs. tiestall herds [TS]) and summarized using descriptive statistics. The average herd size was 76 ± 56 cows, with 65 ± 47 milking cows, peaking at 40 ± 5 kg/d, with most herds housed their milking cows in TS facilities (80%). Of the FS herds (20%), 36% transitioned from TS after 2016. Based on the Canadian Code of Practice and peer-reviewed literature, management strengths included frequent bedding in TS, feed reduction before dry-off (>59% FS; >75% TS), routine hoof trimming (≥2×/yr in >80%), and adequate lighting (>85% maintained >200 lx for 14-17 h/d). Areas needed improvement included the adoption of secondary ventilation systems (observed in <45% FS and <20% TS), implementation of targeted dry-off protocols (>80% of herds applied a single dry-off protocol, regardless of milk yield) and greater adoption of teat sealant use (45% reported using intramammary antibiotics without teat sealants). Deep-bedded lying surfaces were uncommon (30% of far-off and lactating groups in FS; <20% of dry and lactating groups in TS). In FS herds, horizontal bars were most frequent in lactating groups (40%). In TS herds, 58% of herds calved cows in tiestalls and >80% lacked pasture or exercise pens access. Regarding hoof health, footbaths and sprays were largely absent in TS herds (90%), whereas FS herds more often used footbaths, especially for lactating cows (70%). These findings establish benchmarks for Quebec dairy herds, highlighting well-adopted practices and identifying opportunities to increase the uptake of specific management practices across the province to further enhance herd health and welfare.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».