Replication Data for: Automated, longitudinal measures of drinking behaviour provide insights into the social hierarchy in dairy cows
Notice bibliographique
Résumé
Water is an essential resource for dairy cattle, and in some circumstances cattle will compete with one another to gain access to water. Here we applied a Bayesian-based, Elo-rating method to assess the winning probabilities of 87 cows housed in a dynamic group and compared the resulting social hierarchies based on their steepness. We identified a hierarchy at the drinker with a steepness of 0.55±0.02 whereas the hierarchy detected at the feeder during the same time period was less steep (0.45±0.02), indicating smaller average differences between the winning probabilities of cows when competing for feed compared to competing for water. Individual cows’ winning probabilities at the feeder and drinker were moderately correlated (rs=0.55, P<0.001). However, cows at both the lower and upper ends of the hierarchy demonstrated a consistent alignment. We compared drinker hierarchies between periods with THI above and below 72 and found similar steepness (0.54±0.03 and 0.56±0.03 respectively) and the individual winning probabilities of cows were highly correlated between hot and normal periods (rs=0.87, P<0.001). Individual drinking behaviour was also associated with the drinker hierarchy, cows with higher winning probability had lower average daily visit frequency (hot: rs=-0.40, P<0.01, normal: rs=-0.33, P<0.01) and higher average daily water intake (hot: rs=0.38, P<0.01, normal: rs=0.37, P<0.01). We also found evidence that cows differ in when they drink, depending on their winning probability; less successful cows shifted their drinking times to before or after the visit peak after milking. Automatically identifying cows with consistently high or low winning probabilities using drinkers may inform grouping decisions and water provision on farms.
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 | 0,018 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,011 |
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 ».