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Enregistrement W4415390501 · doi:10.3168/jds.2025-27171

Modeling heat stress effects on first service to conception rates in Canadian Holstein dairy cattle

2025· article· en· W4415390501 sur OpenAlexafffundabout
Gabriella Roby Dodd, F. Miglior, Flávio S. Schenkel, I.L. Campos, Ricarda E Jahnel, Christine F. Baes

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 CanadaGenome AlbertaGenome British ColumbiaAgriculture Funding ConsortiumAlberta MilkAlberta InnovatesGénome QuébecOntario Genomics InstituteGenome Canada
Mots-clésHeat indexHeat stressDairy cattleCullingRepeatabilityFertilityHeat loadProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heat stress (HS) can result in decreased production and poor fertility performance in dairy cattle. There is limited understanding of the point at which heat load begins to affect fertility, causing a major challenge for the industry. The temperature-humidity index (THI) is a metric commonly used to represent the realized heat load on livestock, as it incorporates both ambient temperature and humidity percentage. The objectives of this study were to estimate the threshold of THI at which the interval of days from first service to conception (FSTC) begins to increase due to HS, evaluate the effect of estrus synchronization on that threshold, and identify geographic regions of concern for Canadian dairy farming. Data comprised 2,033,928 FSTC records on 1,239,053 Canadian Holsteins in parities 1, 2, and 3, collected between November 2008 and April 2022. Hourly ambient temperature and relative humidity were extracted from the NASA Prediction of Worldwide Energy Resources (POWER) database (https://power.larc.nasa.gov/; accessed Jan. 7, 2025), and daily THI was calculated by averaging hourly THI across the full 24-h day. Daily THI was averaged across 3 temporal windows relevant for follicular growth and zygotic survival: 3 d before to 2 d after first insemination, 7 d before to 2 d after first insemination, and 10 d before to 2 d after first insemination. The FSTC phenotype was adjusted using a single-trait repeatability model to account for known sources of environmental and genetic effects on the trait. Segmented linear-linear regressions were fit to identify the point at which the residual FSTC began to increase in response to HS effects. Thresholds varied between THI 65 and 68.6 across parities and temporal windows. The window spanning 3 d before to 2 d after first insemination showed the highest overall accuracy, and the average threshold for this window (THI 66) was selected as the representative onset of HS effects on FSTC. These results suggest that shorter windows may be sufficient to evaluate HS effects on fertility. Timed artificial insemination (AI) protocols were found to have a greater sensitivity to HS than heat detection methods, displaying a difference in thresholds (timed AI: 64; heat detection: 72.8). However, heat detection inseminations were found to have a higher rate of increase in FSTC above group-specific thresholds (timed AI: 0.44; heat detection: 3.27). Analysis of weather data indicated that Ontario is a province of concern, with average summer temperatures exceeding THI 66. Additionally, Ontario had an average of 50% of 24-h day with THI above 66 as well as 50% of summer days with average THI above 66. All provinces, except for British Columbia, had an observed hottest season within the past 4 years within the dataset. Results of this study suggest an increase in FSTC above THI 66 with a significant effect of timed AI protocol on HS response. A genetic analysis is needed to evaluate a possible genotype by environment interaction and the corresponding re-ranking of sires.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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