Le stress de chaleur chez la vache laitière : effets sur les performances de production des troupeaux laitiers québécois
Bibliographic record
Abstract
L’objectif des travaux effectués dans le cadre de cette thèse étaient de fournir de l’information concernant les impacts du stress de chaleur dans les troupeaux laitiers québécois. Le programme de recherche présenté a été conçu en prenant en considération le climat de la province et l’unicité du contexte de production canadien. La relation entre les conditions climatiques mesurées dans six étables laitières québécoises et celles mesurées à des stations météorologiques a d’abord été investiguée. L’objectif était de vérifier si les données collectées aux stations météorologiques pouvaient servir de substitut aux données des étables afin de juger adéquatement du niveau de stress de chaleur des animaux. Les résultats ont démontré que la température ambiante mesurée à l’intérieur des étables était significativement (P < 0,001) plus élevée que celle mesurée aux stations météorologiques alors que le contraire a été observé pour l’humidité relative. Ultimement, cela s’est traduit par un indice de température-humidité (ITH) significativement moins élevé de 4,6 unités dans l’Est du Québec et de 3,7 unités dans le Sud-Ouest du Québec lorsque les données des stations météorologiques sont utilisées au lieu des données des étables dans les calculs d’ITH. Finalement, l’adaptation du calcul d’ITH en substituant les conditions moyennes des stations météorologiques par la température maximale et l’humidité relative minimale a permis une meilleure représentation des conditions de l’étable. Néanmoins, une différence significative (P < 0,05) a été mesurée entre l’ITH modifié et l’ITH de l’étable. À la lumière de ces résultats, il est recommandé d’adapter les seuils d’ITH associés aux impacts négatifs du stress de chaleur lorsque les données environnementales dérivées des stations météorologiques sont utilisées. Dans le deuxième projet, la relation entre les performances de production et la durée des épidoes de stress de chaleur a été caractérisée grâce à un modèle multivarié. Pour ce faire, une banque de données incluant plus de 600 000 contrôles de production de 34 360 vaches a été utilisée et bonifiée de données environnementales exprimées sous forme d’ITH estimé à partir de la station météorolgique la plus près. Tout d’abord, les régressions linéaires effectuées ont révélé qu’il existe un délai de 24 heures entre un stress de chaleur et les impacts négatifs qui lui sont associés. Les résultats ont aussi suggéré que le stress de chaleur avait un effet persistent de huit jours sur les performances de production. Des pertes de production de 20 g de gras suite à une exposition d’un à deux jours de stress de chaleur et des pertes de protéines variant de 20 à 30 g selon la parité de l’animal ont été mesurées après trois ou quatre jours de stress de chaleur. Toutefois, aucune relation (P > 0,05) n’a été mesurée entre les productions de lait et de lactose et la durée des épisodes de stress de chaleur. Dans la troisième étude, les performances de production des vaches de la banque de données décrite précédemment ont été simulées pendant une période de référence (REF : 1971‒2000) et projetées pendant deux horizons futurs (FUT1: 2020‒2049; FL: 2050‒2079). L’objectif était de caractériser l’évolution des diminutions des composants laitiers associées au stress de chaleur et d’en chiffrer l’impact économique. Tout d’abord, les ITH quotidiens des trois périodes temporelles ont été calculés grâce aux données environnementales dérivées de six scénarios climatiques. Ensuite, le modèle élaboré dans la précédente étude a été adapté afin de projeter les performances de production des vaches pour les trois périodes mentionnées. Globalement, les scénarios climatiques utilisés dans cette étude ont démontré que la fréquence, l’intensité ainsi que la durée des épisodes de stress de chaleur pourront augmenter dans le FUT1 et dans le FL comparativement à la période de référence. Dans la région de l’Est du Québec, des pertes moyennes de gras et de protéines de 2405 ± 10 et de 1990 ± 7 kg/année par troupeau ont respectivement été projetées dans le FUT1 comparativement à REF. Dans la région du Sud-Ouest du Québec, des pertes moyennes de gras et de protéines de 2361 ± 147 et de 2057 ± 17 kg/année par troupeau ont respectivement été projetées dans le FUT1 comparativement à REF. Comparativement à REF, les diminutions projetées dans le futur (FUT1 et FL) se sont traduites par des pertes économiques moyennes allant de 5,02 à 7,07 can$/hl dans les troupeaux de l’Est du Québec et allant de 4,75 à 6,99 can$/hl dans les troupeaux du Sud-Ouest du Québec.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".