Replication Data for: The effects of hot-iron application method on wound characteristics and healing in dairy calves
Notice bibliographique
Résumé
Hot-iron disbudding is the most commonly used method for horn bud removal in dairy calves. While factors such as post-treatment care, calf age, and hot-iron brand have been studied in relation to wound healing, procedural factors—such as application time and tip size—have received little attention. The objective of this study was to evaluate the effects of hot-iron application time and tip size on wound characteristics and healing progression. Female Holstein calves (n = 24) were randomly assigned to one of two application times: 10 s vs. 20 s. Within each calf, one horn bud was disbudded using a small tip and the other with a large tip. Disbudding was performed at 28 d of age using multimodal pain management (sedation, local nerve block, and analgesics). Wound size and depth were measured on the day of disbudding and every three days thereafter until the wounds had fully re-epithelialized. Wounds were also photographed for classification of tissue type. Wounds resulting from the large tip were larger and shallower than those created with the smaller tip, requiring more time to re-epithelialize (51.9 ± 2.04 d vs. 45.3 ± 2.04 d). Wounds from the 20-s application were larger and deeper than those from the 10-s application, but this did not result in increased time to re-epithelialization. Evidence of horn development after disbudding was observed in 15 of the 24 buds treated with the small tip versus 3 of the 24 treated with the larger tip. These findings suggest that larger tips increase wound size and healing times, and that a 10-s application time is sufficient to prevent horn growth.
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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 | 0,023 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,111 | 0,020 |
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 ».