Impact of the first incidence of mastitis or lameness on production and economic indicators on first lactation cows
Notice bibliographique
Résumé
La mammite et la boiterie sont deux maladies qui figurent parmi les maladies les plus fréquentes aujourd’hui dans l’industrie laitière canadienne, avec une prévalence de 21 % et 20 % respectivement. Ces maladies peuvent diminuer les performances des vaches, tout en augmentant les pertes économiques et les risques de réforme. L’objectif de ce projet de recherche était d’identifier le ou les stades de la lactation où l’incidence de la mammite ou de la boiterie a l’impact le plus important sur la productivité et la rentabilité des vaches laitières. L’étude visait également à évaluer l’impact de ces maladies sur la production et la performance économique des vaches ayant complété 100 jours en lait (JEL) et 305 JEL. Nous avons pour ce faire conduit une étude rétrospective longitudinale à l’aide de données obtenues du Dossier Santé Animal Health Record (DSAHR) et des données de contrôle laitier (production laitière, inséminations, valeur du lait, et coûts d’alimentation) de vaches primipares ayant vêlé entre 2000 et 2015, compilées par Valacta (Lactanet) chez 848 troupeaux. Ces données ont ensuite été triées pour ne conserver que les dossiers de santé complets, résultant en une base de données comptant les informations de vaches ayant vêlé entre 2003 et 2014 chez un total de 103 troupeaux. Le moment du premier épisode de mammite ou de boiterie a été identifié pour chacune des vaches, qui ont été regroupées en quatre stades de lactation, selon le moment auquel s’était déclarée cette première incidence : période de transition (1-21 JEL), début de lactation (22-100 JEL), mi-lactation (101-200 JEL) et fin de lactation (201 JEL et +). Pour tenir compte de leur productivité, les vaches en mi- et en fin de lactation ont été classées en fonction de leur production laitière cumulative précédent le premier cas de mammite ou de boiterie. Trois variables de production (production laitière cumulative, production de gras, et production de protéine) et 3 variables économiques (valeur du lait pour la lactation, marge sur coûts d’alimentation et profit brut) ont été analysées à l’aide d’un modèle mixte incluant le troupeau comme effet aléatoire. La période de transition a montré les pertes de production les plus élevées, les vaches ayant eu une mammite ou devenues boiteuses ayant produit respectivement 588 ± 115,6 kg et 1331 ± 206,4 kg de lait de moins que les vaches demeurées en santé. Aucune différence en termes de production laitière cumulative n’a été observée pour la période de transition, un résultat potentiellement expliqué par la réforme bien avant 305 JEL de 30 % des vaches ayant eu une mammite et de 40 % des vaches devenues boiteuses durant la période de transition. Les pertes de profits bruts ont été significatives pour les vaches ayant eu une mammite (-$ 485 ± 54,1 CAD) et pour les vaches devenues boiteuses (-$ 467 ± 102,9 CAD) durant la période de transition. Des différences substantielles ont aussi été observées pour les autres stades de la lactation, indiquant que des variables liées aux revenus générés par les vaches sont nécessaires pour bien évaluer les coûts réels associés à la mammite et à la boiterie. Ces données pourront aider les producteurs à faire des choix plus éclairés quant aux décisions de réforme et à mieux cibler les périodes critiques, afin de maximiser la rentabilité de leur troupeau et la longévité de leurs vaches
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».