Increasing lamb survival in Prince Edward Island sheep flocks
Notice bibliographique
Résumé
The overall objective of this program of research was to describe patterns in lamb mortality in sheep flocks in Prince Edward Island (PEI), Canada, and to identify the most influential flock-level factors associated with lamb mortality risk. Data were collected retrospectively from 385 lamb post-mortem submissions (2005 to 2014), and prospectively over one year for 51 distinct lambing groups from 37 sheep flocks. The retrospective data revealed the importance of infectious causes of lamb mortality in PEI sheep flocks. The prospective data revealed that the mean group-level lamb mortality was 11.14% (± 6.64%), with 25 groups having lamb mortality greater than 10%, which is considered higher than acceptable. The following management factors most strongly contributed to decreased lamb mortality: using flock management goal-setting; seeking veterinary advice for medical treatment; using benzimidazole-derivative anthelminthics; feeding higher quality forage (higher crude protein, digestible energy, net energy for maintenance, and lower acid detergent fiber), applying visual lamb identification, feeding a coccidiostat to lambs, administering clostridial vaccination to lambs, and avoiding separation of hypothermic lambs from their dams. A history of neurological problems in ewes contributed to increased mortality in lambs. Gastrointestinal parasite infections, and selenium and vitamin E deficiencies, were widespread in the study flocks. These research findings suggest that, to improve lamb survival in PEI flocks, producers should work with their veterinarians to set flock performance goals, enhance the nutritional management of late-gestation ewes, and improve the preventative health management of ewes and lambs, especially related to gastrointestinal parasitism and infectious diseases.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».