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Enregistrement W7104027439 · doi:10.5683/sp3/kiu3r6

Transitioning dairy cows to automatic milking: predictive effects of training on post transition AMS use

2025· dataset· W7104027439 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2025
Typedataset
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilkingInterval trainingAutomatic milkingConfidence intervalTraining (meteorology)Attendance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dairy cows transitioning to automatic milking systems (AMS) must learn to visit the unit voluntarily; cows that fail to do so must be fetched repeatedly, increasing the risk of negative human-animal interactions. Delayed visits also carry welfare consequences, including udder engorgement and reduced lying and feeding times. Understanding why some cows adapt poorly, and whether they can be identified early, is important for developing management strategies for the transition period. We tested whether positive reinforcement training (PRT) could ease a herd-wide transition to AMS, and whether individual responses to training predicted subsequent AMS use. We enrolled 181 lactating Holstein cows housed in four pens, each with one AMS unit. Before the transition, cows received either baseline training alone (control; n = 71) or baseline training preceded by PRT (n = 110). Treatment was randomised at the cow level in one pen and assigned at the pen level in the remaining three. During PRT, cows were given one opportunity daily to approach and enter the AMS, with pelleted concentrate as an incentive. After each session, cows were scored on the furthest stage of engagement reached: Step 1 (no interaction), Step 2 (approached but did not enter), or Step 3 (entered or walked through). Cow behaviour was monitored for four weeks following the transition, with the daily maximum interval between AMS visits as the primary outcome variable. We tested the effect of PRT in the randomised pen, then examined whether training progression predicted subsequent AMS use across all PRT-trained cows. PRT had no detectable effect on maximum visit interval in the randomised pen (difference between control and treatment: 8.3 ± 39.2 min; 95% CI: -70.7 to 87.3 min). Among PRT-trained cows, however, those that engaged the least had the longest maximum intervals between visits: Step 1 (n = 6; 877.0 ± 50.4 min), Step 2 (n = 50; 720.0 ± 20.5 min), and Step 3 (n = 54; 593.9 ± 17.7 min). Individual responses to PRT may provide an early indicator of how well a cow will behaviourally adjust to AMS milking, allowing those at greater risk of a difficult transition to be identified before it begins. More broadly, these findings suggest that understanding AMS adaptation in dairy cows may require looking beyond the overall effects of training interventions or broad behavioural traits, and instead focusing on the behaviours cows express towards the technology itself as a more direct indicator of adaptation.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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