Impacts de l’utilisation de litière de fumier recyclé sur la santé des vaches laitières et la qualité du lait
Bibliographic record
Abstract
La litière de fumier recyclé (LFR) est utilisée dans les fermes laitières québécoises depuis quelques années, et ce, malgré le manque de connaissances scientifiques quant aux risques reliés à l’utilisation de ce produit pour la santé des animaux. Le premier objectif de cette thèse était de décrire les méthodes de production de LFR dans un contexte québécois et les pratiques de régie associées. Le deuxième objectif du projet consistait à déterminer le potentiel de recroissance de certaines espèces bactériennes dans la LFR lorsqu’elle est contaminée. Par la suite, le niveau de propreté et la prévalence de lésions aux jarrets chez les vaches laitières exposées ou non à ce produit ont été estimés. Finalement, l’association entre l’utilisation de LFR et l’incidence de mammite sous-clinique et clinique a été évaluée. Des études observationnelles cohorte ou transversale (selon l’objectif de recherche) ont été réalisées en 2018-2019 sur 27 fermes utilisant de la LFR et 61 fermes utilisant de la litière de paille, à titre comparatif. Les visites de fermes ont permis de constater que les méthodes utilisées pour produire de la LFR n’étaient pas standardisées et qu’elles ne permettaient pas un réel compostage de la fraction solide du fumier. Les essais de recroissance ont permis de démontrer que les différentes LFR (traitée en tas, contenant fermé ou cuve rotative) ne réagissaient pas de la même façon à une inoculation par des coliformes. La LFR de cuve rotative contenait une plus faible concentration initiale de Klebsiella spp. et a montré une croissance bactérienne significative dans les premières 24 h post-inoculation. Les LFR conditionnées dans des tas ou contenants avaient quant à elles une concentration initiale importante de Klebsiella spp. et n’ont pas démontré de croissance bactérienne significative suivant leur inoculation, ce qui suggère un effet de saturation de croissance bactérienne. Au cours de l’étude transversale, 30 vaches par troupeau, en moyenne, ont été notées à l’aide d’un score de propreté sur trois zones du corps ainsi que d’un score sur l’état des jarrets, afin d’estimer leur propreté et la présence de lésions aux jarrets. Le score de propreté attribué à chaque zone du corps des vaches allait de 1 à 4, 1 étant très propre et 4 très sale. Nous avons observé que les vaches logées sur LFR avaient, en général, une meilleure propreté du pis et du bas des pattes que celles logées sur paille. La LFR avait un effet protecteur pour le risque d’avoir un score de propreté du pis ≥ 3 (rapport de cotes (RC) : 0,43) ou d’avoir un score de 4 (RC : 0,29). Les vaches logées sur LFR avaient aussi le bas des membres plus propres que celles logées sur paille avec de plus faibles cotes d’avoir un score ≥ 2 (RC : 0,45), un score ≥ 3 (RC : 0,16) ou un score de 4 (RC : 0,07). Cependant, nous n’avons pas trouvé de différence entre les deux groupes d’animaux au niveau de la propreté du flanc et du haut des pattes. Lors de leur évaluation pour la propreté, les vaches ont aussi été notées à l’aide d’un score de lésions aux jarrets allant de 0 à 3. Un score de 0 représentait un jarret parfaitement sain alors qu’un score de 3 était attribué à un jarret présentant une enflure de plus de 2,5 cm. Les deux jarrets étaient évalués et le jarret ayant reçu le score le plus élevé était inclus dans les analyses. Nous n’avons pas identifié de différence quant aux scores de jarret entre les deux groupes d’animaux. Afin d’évaluer la santé de la glande mammaire, une étude cohorte d’une durée d’un an a été mise en place à partir de la visite de la ferme. Les dynamiques de comptages de cellules somatiques ont été suivies sur 11 031 vaches durant cette période afin d’analyser l’incidence de mammite sous-clinique. Nous n’avons pas été en mesure de détecter une différence d’incidence entre les deux groupes d’animaux. Au cours de l’étude cohorte, les producteurs laitiers ont identifié et fait parvenir au laboratoire 1 144 échantillons de lait provenant de vaches atteintes de mammites cliniques. L’incidence totale de mammite clinique n’était pas plus élevée dans les fermes LFR qu’au sein des fermes paille. Cependant, lorsque nous avons analysé l’incidence de mammite clinique par agent pathogène spécifique, nous avons pu constater que les vaches logées sur LFR étaient 7,0 fois plus à risque d’expérimenter une mammite clinique causée par Klebsiella pneumoniae que celles du groupe comparatif.
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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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".